防止過擬合dropout

在最近實驗的CNN.RNN中老是出現過擬合的問題： 發生過擬合的主要原因可以有以下三點： （1）數據有噪聲 （2）訓練數據不足，有限的訓練數據 （3）訓練模型過度導致模型非常複雜 dropout稱之爲隨機失活，指在深度學習網絡的訓練過程中，對於神經網絡單元，按照一定的概率將其暫時從網絡中丟棄。「丟棄學習」通常分爲兩個階段：學習階段和測試階段。截圖網上的圖片： 在學習階段，隨機失效或者說是隱藏一些節

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