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.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.