论文笔记2——Dropout：A simple way to prevent neural networks from overfitting
本文主要介绍一种防止过拟合的方法-dropout 模型混合是一种可以用来改善机器学习性能的有效方法，通过将独立训练好的模型的输出求取平均值的方法，但是这种方法的代价是极其昂贵的。这种模型混合的方法是很有效的，当模型有完全不同的结构，且模型的训练应在不同的数据上进行。要训练出这恶中结构不同的神经网络是极其困难的：要为每个模型找到最优的超参数，同时训练每个网络的计算量是巨大的，同时，大的网络结构需要较
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