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神经网络--丢弃法（Dropout）

丢弃法（Dropout）是深度学习中一种常用的抑制过拟合的方法，其做法是在神经网络学习过程中，随机删除一部分神经元。训练时，随机选出一部分神经元，将其输出设置为0，这些神经元将不对外传递信号。

图16 是Dropout示意图，左边是完整的神经网络，右边是应用了Dropout之后的网络结构。应用Dropout之后，会将标了×\times×的神经元从网络中删除，让它们不向后面的层传递信号。在学习过程中，丢弃哪些神经元是随机决定，因此模型不会过度依赖某些神经元，能一定程度上抑制过拟合。

神经网络--丢弃法（Dropout）_第1张图片

图16 Dropout示意图

转自《百度人工智能学习课程》
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