深度學習：Dropout解決過擬合問題

在學習深度學習時，常常有人會問到這樣一個問題：Dropout技術爲什麼能防止過擬合？ 當然，簡單的回答是：防止參數過分依賴訓練數據，增加參數對數據集的泛化能力。 Overfitting 也被稱爲過度學習，過度擬合。 它是機器學習中常見的問題。 舉個Classification（分類）的例子。 過擬合 圖中黑色曲線是正常模型，綠色曲線就是overfitting模型。儘管綠色曲線很精確的區分了所有的訓

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