卷积神经网络-Dropout
dropout 是神经网络用来防止过拟合的一种方法,很简单,但是很实用。
基本思想是以一定概率放弃被激活的神经元,使得模型更健壮,相当于放弃一些特征,这使得模型不过分依赖于某些特征,即使这些特征是真实的,当然也可能是假的。
大致步骤如下
1. 在神经元 H1 被激活后,随机生成一组数据 U1 和一个0-1的随机数 p
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