2016年9月14日
CNN中dropout层的理解
摘要： dropout是在训练神经网络模型时，样本数据过少，防止过拟合而采用的trick。那它是怎么做到防止过拟合的呢？ 首先，想象我们现在只训练一个特定的网络，当迭代次数增多的时候，可能出现网络对训练集拟合的很好（在训练集上loss很小），但是对验证集的拟合程度很差的情况。所以，我们有了这样的想法：可不可 阅读全文
posted @ 2016-09-14 12:31 StrongYaYa 阅读(22616) 评论(0) 推荐(0) 编辑