在Keras中,Dropout层用于防止过拟合。在训练过程中,Dropout层会随机地将一定比例的输入单元的权重设为0,从而强制网络学习多个独立的表示。这样可以减少神经网络的复杂度,减少过拟合的风险,提高模型的泛化能力。dropout的主要原理是,在每次迭代时,dropout层都会随机忽略一部分的神经元,在训练的过程中,神经元以概率p被激活,以概率1-p被忽略,而在预测时,则会把所有神经元的输出乘以p,以保持其期望值不变。
2024-03-29编程问答下载本文dropout,keras
在Keras中,Dropout层用于防止过拟合。在训练过程中,Dropout层会随机地将一定比例的输入单元的权重设为0,从而强制网络学习多个独立的表示。这样可以减少神经网络的复杂度,减少过拟合的风险,提高模型的泛化能力。dropout的主要原理是,在每次迭代时,dropout层都会随机忽略一部分的神经元,在训练的过程中,神经元以概率p被激活,以概率1-p被忽略,而在预测时,则会把所有神经元的输出乘以p,以保持其期望值不变。
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