【Keras】減少過擬合的祕訣——Dropout正則化

 Dropout正則化是最簡單的神經網絡正則化方法。其原理非常簡單粗暴：任意丟棄神經網絡層中的輸入，該層可以是數據樣本中的輸入變量或來自先前層的激活。它能夠模擬具有大量不同網絡結構的神經網絡，並且反過來使網絡中的節點更具有魯棒性。 閱讀完本文，你就學會了在Keras框架中，如何將深度學習神經網絡Dropout正則化添加到深度學習神經網絡模型裏，具體內容如下：如何使用Keras API創建Dropo

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