深度学习：Dropout解决过拟合问题

在学习深度学习时，常常有人会问到这样一个问题：Dropout技术为什么能防止过拟合？ 当然，简单的回答是：防止参数过分依赖训练数据，增加参数对数据集的泛化能力。 Overfitting 也被称为过度学习，过度拟合。 它是机器学习中常见的问题。 举个Classification（分类）的例子。 过拟合 图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训

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