深度学习:随机失活dropout原理解释:

  1. 组合解释:

    每次dropout都相当于训练了一个子网络
    最后的结果都相当于很多子网络的组合

  2. 动机解释:
    消除了神经单元之间的依赖,增强泛化能力

  3. 数据解释
    对于dropout后的结果总能找到一个样本与其对应
    相当于数据增强

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