模型过拟合-解决方案（二）：Dropout

矫情吗；* 2023-09-28 10:08 160阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

*  Dropout中文含义：退出。其指的就是在神经网络的训练过程中提出的一种防止过拟合的策略。
 *  核心思想：Learning less to learn better
 *  策略旨在训练过程中按照一定的概率（一般情况下：隐藏层采样概率为0.5，输入层采样概率为0.8）随机删除网络中的神经元（输出层除外）。  
    如下为标准的神经网络：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
    Dropout后的神经网络：

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/181bedb28b924e519000d452f81303cf.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201218164757220.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，160人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关人工智能：模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Early Stopping】

人工智能：模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Ea

ゝ一世哀愁。/ 2023年10月05日 16:07/ 0 赞/ 61 阅读

相关模型过拟合-解决方案（二）：Dropout

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ub

矫情吗；*/ 2023年09月28日 10:08/ 0 赞/ 161 阅读

相关防止过拟合（二）：Dropout

[深度学习笔记：欠拟合、过拟合][Link 1] [防止过拟合（一）：正则化][Link 2] [防止过拟合（三）：数据增强][Link 3] Dropout

怼烎@/ 2023年07月14日 10:37/ 0 赞/ 23 阅读

相关怎样模型防止过拟合

[来源如此][Link 1] 过拟合的表现：在训练集上loss很小，但在验证集和测试集上精度不高原因：参数量和数据量的极度不平衡，没有学习到数据通用特征，学习到些数据的特

素颜马尾好姑娘i/ 2022年12月15日 12:48/ 0 赞/ 174 阅读

相关 35_pytorch 过拟合解决办法 (Early Stop, Dropout)

关于"深度学习过拟合解决方案": https://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/113802684?spm=100

本是古典何须时尚/ 2022年10月29日 12:21/ 0 赞/ 158 阅读

相关深度学习过拟合解决方案

本文转自：https://blog.csdn.net/zhang2010hao/article/details/89339327 1.29.深度学习过拟合解决方案 1

以你之姓@/ 2022年10月29日 11:24/ 0 赞/ 164 阅读

相关 TensorFlow中的Dropout防止过拟合overfiting

关于Dropout的详细内容可参考论文 "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting"[

待我称王封你为后i/ 2022年06月05日 04:10/ 0 赞/ 205 阅读

相关欠拟合、过拟合及其解决方法

在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模

Myth丶恋晨/ 2022年06月01日 02:06/ 0 赞/ 341 阅读

相关怎么解决过拟合与欠拟合

一.过拟合在训练数据不够多时，或者over-training时，经常会导致over-fitting（过拟合）。其直观的表现如下图所所示。 ![201803072119

素颜马尾好姑娘i/ 2022年05月30日 07:11/ 0 赞/ 282 阅读

相关怎么解决过拟合与欠拟合

转自：[https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/79471909][https_blog.csdn.net_u0108

谁践踏了优雅/ 2022年04月08日 13:19/ 0 赞/ 353 阅读