1 前言 2012年,Dropout的想法被首次提出,受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发,论文<Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting> 提出了Dropout,它的出现彻底改变了深度学习进度,之后深度学习方向(反馈模型)开始展现优势,传统的机器学习慢慢消声. 深度学习架构现在变得越来越深,dropout 作为一个防过拟合的手段,使用也越来越普遍. 2 Dropout具体实现 Drop
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可