2017年2月22日
Tensorflow之dropout
摘要： 训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，可以使用Dropout, Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了（有点抽象，具体实 阅读全文
posted @ 2017-02-22 17:14 xmeo 阅读(586) 评论(0) 推荐(0) 编辑