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Dropout

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DropoutGoogle提出ていしゅつてきいちしゅ正則せいそく技術ぎじゅつ[1]よう以在人工じんこう神經しんけいもうからまちゅう對抗たいこうなずらえあい。Dropout有效ゆうこうてき原因げんいん它能夠避めんざい訓練くんれんすうよりどころうえさんせい複雜ふくざつてき相互そうご適應てきおう[1]Dropout這個術語じゅつごだいゆびざい神經しんけいもうからまちゅう丟棄部分ぶぶん神經しんけいもと包括ほうかつかくれぞう神經しんけい元和げんな見神けんしんけいもと)。[2][3]ざい訓練くんれん階段かいだん,dropout使とく每次まいじただゆう部分ぶぶんもうからま結構けっこういた更新こうしんいん而是一種高效的神經網絡模型平均化的方法。[4]

參考さんこう文獻ぶんけん

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  1. ^ 1.0 1.1 [1],「System and method for addressing overfitting in a neural network」 ぺーじめんそん檔備份そんあみぎわもう檔案かんそん副本ふくほん. [2019-12-11]. 原始げんし內容そん檔於2021-07-25. 
  2. ^ Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Jmlr.org. [July 26, 2015]. (原始げんし內容そん於2019-12-05).  さんすう|newspaper=あずかばん{{cite web}}ひきはい建議けんぎあらためよう{{cite news}}ある|website=) (幫助)
  3. ^ Warde-Farley, David; Goodfellow, Ian J.; Courville, Aaron; Bengio, Yoshua. An empirical analysis of dropout in piecewise linear networks. 2013-12-20. arXiv:1312.6197可免費查閱 [stat.ML]. 
  4. ^ Hinton, Geoffrey E.; Srivastava, Nitish; Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Salakhutdinov, Ruslan R. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors. 2012. arXiv:1207.0580可免費查閱 [cs.NE].