摘要：
什么是dropout？ 在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。深度学习中在代码中经常碰 阅读全文
摘要：
泛化能力指模型在经过训练以后，对于给定的未知input从而给出合适的output，也可以说是一种举一反三的能力。 泛化的对立面可以是过拟合，举一个例子，塑造一只狗的模型，描述是：四肢动物，耳朵敏锐，嗅觉敏锐，有尾巴等等特点，这是一种泛化的描述，过拟合则是对于数据的精确拟合，像是对于塑造的狗的极其精确 阅读全文
摘要：
Ablation Study: An ablation study is where you systematically removeparts of the input to see which parts of the inputare relevant to the networks out 阅读全文