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Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Understanding dropout 理解随机失活正则化
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2018-06-24 05:13:46
阅读次数: 3
Understanding dropout
解释 1
通过dropout,每次训练都构建一个更小的神经网络,从而减小过拟合现象发生
解释 2
通过dropout,每个neuron不能依赖前一层的某个特定的feature,所以不得不将权重值分散开,从而起到了shrink weights的作用,从而减小过拟合。
注意
dropout使得function
J
J
不在能用来做debug的工具
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转载自
blog.csdn.net/zfcjhdq/article/details/80743068
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