摘要: 经过若干层卷积和池化后,图片的维度会越来越小,数量会越来越多,最终进入全连接层并分类输出(传统的神经网络)。由于全连接层会有大量的连接权值,模型过拟合的可能性会增加。对此,研究者提出过稀疏连接和Dropout等方法,降低过拟合的可能性。 Dropout是一种简单且有效的防止过拟合的方法。它用于训练阶 阅读全文
posted @ 2018-02-27 14:29 bubingy 阅读(1132) 评论(0) 推荐(0) 编辑