如图1所示。Dropout能够有效缓解模型的过拟合问题，从而使得训练更深更宽的网络成为可能。
Dropout 是指以 p 的丢弃概率丢弃神经网络中隐藏层的节点，同时删除节点的所有前向和后向连接，也就是...
迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的,所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数(也可理解为模型学到的知识)通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习(starting...
A:深度学习目前还是黑盒,为什么有效还没有比较好的解释。在机器学习中,一些算法有较好的解释,但更为深入的内容也没有较好的解释。有效性是一回事,提出新模型有效,其原因我们可以简单解释,但人能不能理解其本质又是另一回事,这即是可解释性。“有效性”和“可解释性”要分开来看。更好的解释只能等科学的新进展。
而是在于控制前一层output的variance，使得模型更加稳定，并且训练速度加快。
dropout可以 1) 减少模型中的协同适应从而增加模型的鲁棒性；2) 隐式训练多个模型并在预测时使用模型...
dropout的原理是冻结神经网络的部分神经元，防止模型学的太好，如果完美拟合了训练集的分布，有什么用嘛...
所以优化点1是把这两个kernel fuse成一个大的kernel，就叫DropoutKernel，也很简单，把以上两个kernel的...
Dropout不仅仅是训练一个Bagging的集成模型，并且是共享隐藏单元的集成模型。隐藏单元必须要准备好进行模型...