没有添加Dropout的网络是需要对网络的每一个节点进行学习的,而添加了Dropout之后的网络层只需要对该层中没有被Mask掉的节点进行训练,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。 下图中左侧是普通的两层MLP(多层感知机网络),右侧是添加了Dropout之后的网络结构 在Dropout之前...
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