与dropout相关精彩内容-云栖社区-阿里云

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本文总结深度学习过拟合产生的原因以及解决办法，涵盖正则化、dropout等操作，可以作为工程中的一份开发指南。

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本文主要分析卷积神经网络中的dropout技术与batch normalization技术，通过实验对比验证，dropout技术已经不再适合比较新的卷积神经网络模型，并给出了具体的使用经验。

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本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想，分析了Dropout以及Inverted Dropout两个版本，另外将单个神经元与伯努利随机变量相联系让人耳目一新。

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本文介绍了一些深度学习中的常见概念，如梯度、后向传播、ReLU、Dropout、交叉熵与softmax等，以帮助大家快速了解深度学习。

作者: uncle_ll 1293人浏览

本文分析了可以将丢弃学习当作是集成学习。在集成学习中，可以将一个网络划分成若干个子网络，并且单独训练每个子网络。在训练学习后，将每个子网络的输出进行平均得到集成输出。另外，展示了丢弃学习可以看成是在每次迭代中不同隐藏节点集合的集成学习表现，同时也展示了丢弃学习有着与L2正则化一样的效果。

作者: uncle_ll 1066人浏览

本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想，分析了Dropout以及Inverted Dropout两个版本，另外将单个神经元与伯努利随机变量相联系让人耳目一新。

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本文从最简单的语言模型开始介绍，以优化模型性能为目标，由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

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本文分析了可以将丢弃学习当作是集成学习。在集成学习中，可以将一个网络划分成若干个子网络，并且单独训练每个子网络。在训练学习后，将每个子网络的输出进行平均得到集成输出。另外，展示了丢弃学习可以看成是在每次迭代中不同隐藏节点集合的集成学习表现，同时也展示了丢弃学习有着与L2正则化一样的效果。