從bagging到dropout（deep learning筆記Ian）

dropout的思想繼承自bagging方法，學習dropout先了解一下bagging方法。 bagging bagging是一種集成方法（ensemble methods）,可以通過集成來減小泛化誤差（generalization error）。 bagging的最基本的思想是通過分別訓練幾個不同分類器，最後對測試的樣本，每個分類器對其進行投票。在機器學習上這種策略叫model averagi

>>阅读原文<<