关于DL中的过拟合中的dropout
来源：互联网 发布：abp源码 编辑：程序博客网 时间：2024/05/01 13:00
dropout为什么可以防止过拟合呢？
1. 个人理解：dropout后这个model 的function set变小，model表现能力下降
2. 相当于ensemble，因为drop out有一定的随机性，最后train出来的model相当于很多个model的“合体”，有效降低了variance，防止overfitting
3. drop out相当于去掉了一部分特征，这样就不会出现“有2只眼睛的才是猫”这种overfitting的情况，因为drop out自后可以训练出即使只有一只眼睛也能判断是猫的model
dropout自后test的时候需要和train的时候保持一致，
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