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多卷积核特征提取_白勇_seq2seq_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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弃权过程可能看起来奇怪,像是临时安排的。为什么我们会指望这样的方法能够进行规 范化呢 为了解释 所发生的事,我希望你停下来想一下没有标准(没有弃权)的训练方式。特别 地,想象一下我们训练几个不同 的神经网络,都使用同一个训练数据。当然,网络可能不是从 同一初始状态开始的,最终的结果也会有一些差异 。出现这种情况时,我们可以使用一些平均 或者投票的方式来确定接受哪个输出。例如,如果我们训练了五个 网络,其中三个把一个数字 分类成"3",那很可能它就是"3"。另外两个可能就犯了错误。这种平均的方式通常 是一种强 大(尽管代价昂贵。的方式来减轻过度拟合。原因在于不同的网络可能会以不同的方式过度拟 合, 平均法可能会帮助我们消除那样的过度拟合。 我们前向传播输入x,通过修改后的网络,然后反向传播结果,同样通过这个修改后的网络。 在一个小批 量数据小批量的若干样本上进行这些步骤后,我们对有关的权重和偏置进行更新。 然后重复这个过程,首先 重置弃权的神经元,然后选择一个新的随机的隐藏神经元的子集进行 删除,估计对一个不同的小批量数据的梯 度,然后更新权重和偏置。 通过不断地重
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