从我们机器学习的理论上来讲这种training和inference的不一致会使得我们机器学习算法或得到的模型的潜力没有被充分被发挥,比如说training上做得特别特别好甚至是100%的准确率,但在inference上还是会有很大空间来提高,所以我们这篇论文想解的问题就是如何减轻、或者处理dropout带来的training-inference mismatch。 太好了,那...