12種主要的Dropout方法：如何應用於DNNs，CNNs，RNNs中的數學和可視化解釋

作者：Axel Thevenot 編譯：ronghuaiyang 導讀 深入瞭解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout來進行正則化，蒙特卡洛不確定性和模型壓縮的方法。 動機 在深度機器學習中訓練一個模型的主要挑戰之一是協同適應。這意味着神經元是相互依賴的。他們對彼此的影響相當大，相對於他們的輸入還不夠獨立。我們也經常發現一些神經元具有比其他神經元更重要的預測能力的情況。換句話說，我們會過

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