我们发现,与使用其他正则化方法的训练相比,在测试时使用这种近似平均方法训练具有Dropout的网络在各种分类问题上导致显著更低的泛化误差。 Dropout的概念并不局限于前馈神经网络。它可以更普遍地应用于图形模型,如Boltzmann机器。在本文中,我们介绍了Dropout限制玻尔兹曼机器模型,并将其与标准限制玻尔兹曼机器(RBM)进行了比...
粗排用上精排的模型并且要保持高效率,也就意味着在某些方面要做牺牲,那果断就是在特征上入手了,因此IF的粗排模型用上的特征是精排的子集.如上图所示,FSCD方法中效果是通过梯度优化,效率是通过特征维度的正则化来保证.在训练过程中就可以挖掘到一批有用的特征. 对于每个特征而言,都有个可学习的dropout参数Z???
如图所示,每个 dropout 样本都复制了原网络中 dropout 层和 dropout 后的几层,图中实例复制了「dropout」、「fully connected」和「softmax + loss func」层。在 dropout 层中,每个 dropout 样本使用不同的掩码来使其神经元子集不同,但复制的全连接层之间会共享参数(即连接权重),然后利用相同的损失函数,如交叉熵...