dropout的理解
来源：互联网 发布：java递归算法 编辑：程序博客网 时间：2024/05/17 02:29
在训练的时候，我们只需要按一定的概率（retaining probability）p 来对weight layer 的参数进行随机采样，将这个子网络作为此次更新的目标网络。可以想象，如果整个网络有n个参数，那么我们可用的子网络个数为 2^n 。 并且，当n很大时，每次迭代更新 使用的子网络基本上不会重复，从而避免了某一个网络被过分的拟合到训练集上
2^n：参数节点可以分为1或0；所有n个不同的节点，有2^n种情况
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