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深度學習中的dropout原理
時間 2020-12-22
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1. Dropout簡介 1.1 Dropout出現的原因 在機器學習的模型中,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。在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題,過擬合具體表現在:模型在訓練數據上損失函數較小,預測準確率較高;但是在測試數據上損失函數比較大,預測準確率較低。 過擬合是很多機器學習的通病。如果模型過擬合,那麼得到的模型幾乎不能用。爲了解決過擬合問
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