深度学习笔记（13）——随机丢弃层（dropout）

ZRX_GIS

1390人浏览 · 2021-10-14 11:03:38

ZRX_GIS · 2021-10-14 11:03:38 发布

随机丢弃层

当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过组织特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。Dropout可以作为训练深度神经网络的一种技巧供选择。在每个训练批次中，通过忽略一般的特征检测器（让一半的隐藏层节点值为0），可以明显的减少过拟合现象，这种方式可以减少特征检测器（隐藏节点）间的相互作用，

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