（四） Keras Dropout和正則化的使用
視頻學習來源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 筆記 使用dropout是要改善過擬合，將訓練和測試的准確率差距變小 訓練集，測試集結果相比差距較大時，過擬合 ...
原文：【Keras】減少過擬合的秘訣——Dropout正則化
摘要： Dropout正則化是最簡單的神經網絡正則化方法。閱讀完本文，你就學會了在Keras框架中，如何將深度學習神經網絡Dropout正則化添加到深度學習神經網絡模型里。 Dropout正則化是最簡單的神經網絡正則化方法。其原理非常簡單粗暴：任意丟棄神經網絡層中的輸入，該層可以是數據樣本中的輸入變量或來自先前層的激活。它能夠模擬具有大量不同網絡結構的神經網絡，並且反過來使網絡中的節點更具有魯棒 ...
2020-02-15 10:37 0 1119 推薦指數：
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