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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.