Dropout與 Data Augmentation

1、Dropout     Dropout是通過修改神經網絡本身來實現的，它是在訓練網絡時用的一種技巧。它的流程如下：           假設我們要訓練上圖這個網絡，在訓練開始時，我們隨機地「刪除」一半的隱層單元，視它們爲不存在，得到如下的網絡：             保持輸入輸出層不變，按照BP算法更新上圖神經網絡中的權值（虛線連接的單元不更新，因爲它們被「臨時刪除」了）。     以上就是

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