动手学深度学习-李沐（8）

深度学习正则化技巧：Dropout丢弃法解析
最新推荐文章于 2025-02-16 10:25:39 发布
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#深度学习 #人工智能 #机器学习

丢弃法是一种有效的深度学习正则化策略，旨在提高模型的泛化能力。通过在训练过程中随机关闭一部分神经元，减少层间依赖，防止过拟合。此方法常应用于多层感知机的隐藏层，丢弃概率作为超参数控制模型复杂度。丢弃法的使用可以保持期望输出不变，同时增加模型对输入扰动的鲁棒性。
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一、dropout丢弃法

1、动机

一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒

丢弃法：在层之间加入噪音——正则

2、方法

给定一个概率，一定概率变成0，一定概率使得元素变大

期望不发生变化

 3、使用

 4、总结

 丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型复杂度

常作用在多层感知机的隐藏层输出上

丢弃概率来控制模型复杂度的超参数

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