Dropout
Dropout là một kỹ thuật điều chuẩn ngẫu nhiên (stochastic regularization) để huấn luyện mạng nơ-ron sâu, được giới thiệu bởi Srivastava, Hinton, Krizhevsky, Sutskever và Salakhutdinov vào năm 2014. Trong mỗi bước huấn luyện, mỗi nơ-ron được tắt độc lập với xác suất (1 − p), ngăn mạng khỏi việc các đơn vị của nó thích ứng quá chặt chẽ với nhau và do đó làm giảm hiện tượng quá khớp (overfitting).
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 7: Regularization for Deep Learning). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Dropout Regularization for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/deep-learning/dropout
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →