深度學習中Dropout

小編在深度學習的學習過程中，遇到的第2個概念是Dropout，所以又是一頓惡補。但感覺這個Dropout不僅要有通俗的個人理解，對原理的理解也是很重要的。 爲什麼會有Dropout 在模型訓練過程中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少，訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。在訓練神經網絡中，過擬合表現爲：模型在訓練數據上損失函數較小，預測準確率較高；但在測試數據上損失函數比較大，預測準確率較低。

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