DNN，CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释
深入研究DNN，CNN和RNNDropout方法以进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩 ## 动机 在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。 这意味着神经元彼此非常依赖。 它们彼此之间影响很大，并且在输入方面不够独立。 找到某些神经元具有比其他神经元重要的预测能力的情况也是很常见的。 换句话说，我们的输出可能会过度依赖一个神经元。 为了避免这些影响，必须分配权重以防止过拟合。 某
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