2018年9月19日
caffe dropout解读
摘要： 先上caffe dropout_layer.cpp源码，如下： 原始的dropout的原理： 在训练时，每个神经单元以概率p被保留(dropout丢弃率为1 p)；在测试阶段，每个神经单元都是存在的，权重参数w要乘以p，成为：pw。测试时需要乘上p的原因：考虑第一隐藏层的一个神经元在dropout之 阅读全文
posted @ 2018-09-19 15:39 木易修 阅读(1385) 评论(0) 推荐(0) 编辑