Dropout

1、dropout简述 dropout是解决神经网络模型过拟合的一种常用方法。 dropout是指在神经网络训练过程中，以一定的概率随机丢弃神经元（注意是暂时丢弃），以减少神经元之间的依赖性，从而提高模型的泛化能力。 dropout类似ensemble方法（组合多个模型，以获得更好的效果，使集成的模型具有更强的泛化能力） 区别在于：dropout在训练过程中每次迭代都会得到一个新模型，最终结果是多

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