使用了dropout来训练DNN时,模型的参数可以看成是服从
时间: 2024-04-18 20:29:48 浏览: 111
训练DNN
一个dropout操作的随机变量。具体来说,每个参数在训练过程中以概率p被设置为0,以概率1-p被保留,其中p是一个在0到1之间的超参数。这意味着每个参数都有可能被"丢弃",从而减少过拟合的风险。
在训练过程中,通过dropout操作,我们可以得到不同的网络结构,从而增加了模型的多样性。这样,模型可以学习到更多的特征组合,提高了泛化能力。
需要注意的是,在测试阶段,我们不再应用dropout操作,而是使用所有的参数。这是因为测试阶段需要保持一致的预测结果,而dropout只是用于训练过程中的正则化技术。
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