深度學習：隨機失活dropout
原理解釋： 組合解釋： 每次dropout都相當於訓練了一個子網絡 最後的結果都相當於很多子網絡的組合 動機解釋： 消除了神經單元之間的依賴，增強泛化能力 數據解釋 對於dropout後的結果總能找到一個樣本與其對應 相當於數據增強
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