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Dropout

人工神經網絡的正則化方法 来自维基百科,自由的百科全书

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Dropout是Google提出的一种正则化技术[1],用以在人工神经网络中对抗过拟合。Dropout有效的原因,是它能够避免在训练数据上产生复杂的相互适应。[1]Dropout这个术语代指在神经网络中丢弃部分神经元(包括隐藏神经元和可见神经元)。[2][3]在训练阶段,dropout使得每次只有部分网络结构得到更新,因而是一种高效的神经网络模型平均化的方法。[4]

参考文献

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