在训练过程中，Dropout会让输出中的每个值以概率keep_prob变为原来的1/keep_prob倍，以概率1-keep_prob变为0。也就是在每一轮的训练中让一些神经元随机失活，从而让每一个神经元都有机会得到更高效的学习，会让网络更加健壮，减小过拟合。在预测过程中，不再随机失活，也不在扩大神经元的输出。卷积层的...

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在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用...

1.伯努利分布：伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布,参数为p(0<p<1),如果它分别以概率p和1-p取1和0为值。EX=p,DX=p(1-p)。 2.dropout其实也是一种正则化，因为也把参数变稀疏（l1，原论文）和变小（l2，caffe实际实现）。只有极少的...

过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释：下面再举一个具体的例子：如果我们有6个数据，我们选择用怎么样的回归曲线对它拟合呢？看下图可以发现得到的直线 y=ba*xy...

深度学习（二十二）Dropout浅层理解与实现hjimce2015-12-2717:30:4163369收藏40分类专栏：深度学习深度学习版权Dropout浅层理解与实现原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257作者：hjimce一、相关工作&nb...

2018-12-0615:01:54Dropout：临时的抹去随机的神经元及其进行的关联计算。如下图所示:Dropout的实现：InvertedDropout训练：假设每个神经元以keep_prop的概率被保留A0=XA1=np.dot(W1,A0)+b1A1=relu(A1)D1=np.random.rand(A1....

官方的接口是这样的tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)根据给出的keep_prob参数，将输入tensorx按比例输出。默认情况下,每个元素保存或丢弃都是独立的。x     &nb...

　　dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。　　dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器。Dropout如何工作Dropout以概率p舍弃神经元并...