পদ্ধতির প্রমাণ রেকর্ড
Dropout
Dropout is a stochastic regularization technique for training deep neural networks, introduced by Srivastava, Hinton, Krizhevsky, Sutskever, and Salakhutdinov in 2014. During each training step, each neuron is independently switched off with probability (1 − p), preventing the network from co-adapting its units too tightly and thereby reducing overfitting.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
Dropout Regularization for Deep Neural Networks
শ্রেণীবদ্ধ পদ্ধতির রেকর্ড · ml-model / deep-learning
- Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15, 1929–1958. · URL
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 7: Regularization for Deep Learning). MIT Press. · ISBN 978-0-262-03561-3
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
এখনও কোনও কিউরেটেড দাবি নেই
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।