nn.dropout 第2页

神经网络中的随机失活方法（神经网络的随机性）

1.Dropout如果模型参数过多，而训练样本过少，容易陷入过拟合。过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。Dropout，中文是随机失活，是一个简单...

译锐短语-drop out 是什么意思?（drop it out）

亲爱的小伙伴们，大家有见过dropout这个词吗？dropout，从字面意思来看，dropout是指从某处掉落，比如书从书包里dropout。...

深度学习之BN和Dropout在训练和测试时的差别

BatchNormalizationBN，BatchNormalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。BN训练和测试时的参数是一样的嘛？对于BN，在训练时，是对每一批的训练数据进行归一化，也即用每一批数据的均值和方差。而在测试时，比如进行一个样本的预...