*/voidbackward_dropout_layer(dropout_layer l,network_state state){int i;// 如果state.delta为空,则返回(state.delta为空则说明已经反向传播到第一层了,此处所指定的第一层,是state.layers[0]// 也就是与输入层直接相连的第一层隐含层, 详细见 network.c 中的 forward_network()函数)if(!state.delta)...
int c){dropout_layer l={(LAYER_TYPE)0};l.type=DROPOUT;l.probability=probability;//丢弃概率 (1-probability 为保留概率)l.dropblock=dropblock;l.dropblock_size_rel=dropblock_size_rel;l.dropblock_size_abs=dropblock_size_abs;if(l.dropblock
考虑第一个隐藏层的一个神经元在Dropout之前的输出是 x x x,那么Dropout之后的期望值为 E = p x + ( 1 − p ) 0 E=px+(1-p)0 E=px+(1−p)0,在测试时该神经元总是激活的,为了保持同样的输出期望值并使得下一层也得到同样的结果,需要调整 x − > p x x->px x−>px。其中 p p ...
继续DarkNet 源码解析,本次解析src/dropout.h和src/dropout.c两个文件,也即是 Dropout 层。 2. Dropout 在CNN 中使用 Dropout 分成训练和测试两个阶段,在训练阶段,Dropout 以一定的概率p随机丢弃一部分神经元节点,即这部分神经元节点不参与计算,如下图所示。 在训练时,每个神经元有概率p的可能性被保留下来,即...