dropout层是谁提出的

Dropout层是由Geoffrey Hinton、Nitin Srivastava、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Ruslan Salakhutdinov等人在2012年提出的。他们在论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中首次介绍了Dropout层的概念，该层通过在训练期间随机删除神经元来防止神经元之间的过拟合和协同适应。这项技术已经在各种深度学习应用中被广泛使用，并且被证明可以提高模型的泛化能力和准确性。

相关问题

dropout层由谁提出

Dropout层是由Hinton等人在2012年的论文中提出的。Hinton是一位著名的计算机科学家和神经网络专家，他在深度学习领域的贡献非常显著。在这篇论文中，Hinton等人提出了一种新的训练神经网络的方法，即dropout。这种方法可以在训练过程中随机地丢弃一些神经元，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。这一方法在后来的实践中证明非常有效，成为了深度学习中常用的技术之一。

dropout层的发明时间

Dropout层最初是在2012年由Hinton等人提出的，他们在一篇名为“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”的论文中详细介绍了这个概念。Dropout层可以减轻过拟合并提高神经网络的泛化能力，它在深度学习领域中已经得到广泛应用。