文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 2

4.3 训练模型history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, validation_data=(x_test, y_test)) Train on 489 samples, validate on 164 samples Epoch 1/1000 489/489 [==============================] - 0s 4....

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 2
文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 1

使用Dropout抑制过拟合Dropout是一种常用的神经网络正则化方法,主要用于防止过拟合。在深度学习中,由于网络层数过多,参数数量庞大,模型容易过拟合,并且在测试时产生较大的泛化误差。Dropout方法借鉴了集成学习中的Bagging思想,通过随机的方式,将一部分神经元的输出设置为0,从而减少过拟合的可能。Dropout方法最早由Hinton等人提出,其基本思想是在训练时,以一定的概率随机地....

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 1

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