深度學習中Dropout原理解析

1. Dropout簡介 1.1 Dropout出現的緣由 在機器學習的模型中，若是模型的參數太多，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。在訓練神經網絡的時候常常會遇到過擬合的問題，過擬合具體表如今：模型在訓練數據上損失函數較小，預測準確率較高；可是在測試數據上損失函數比較大，預測準確率較低。html 過擬合是不少機器學習的通病。若是模型過擬合，那麼獲得的模型幾乎不能用。爲了解決

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