卷积神经网络调参技巧（2）--过拟合（Dropout）

Dropout(丢弃) 首先需要讲一下过拟合，训练一个大型网络时，因为训练数据有限，很容易出现过拟合。过拟合是指模型的泛化能力差，网络对训练数据集的拟合能力很好，但是换了其他的数据集，拟合能力就变差了。 在训练深层网络模型时，按照一定的概率，暂时将神经元丢弃，得到一个更加简单的网络模型，即每一个batch训练的网络模型都是不一样的，都是原始网络的子集，这些子网络共享权值，与原始网络的层数、参数数目

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