Dropout方法在训练网络时，以一定的概率随机去掉网络中的一些神经元节点，这些神经元丢弃后就不再使用。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
B
举一反三
- 在深度网络学习的训练过程中，对于神经网络单元，Dropout按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。
- Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率（rate）随机断开输入神经元，以达到防止过拟合的目的。
- 中国大学MOOC: 我们将在深度网络学习的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃的方法称作什么？
- Dropout作用于每份小批量训练数据，由于其随机丢弃部分神经元的机制，相当于每次迭代都在训练不同结构的神经网络。（ ）
- 大脑皮层神经干细胞发育的内在顺序 （ ）。 A: 神经发生-神经胶质细胞发生；深层神经元-浅层神经元 B: 神经胶质细胞发生-神经发生；深层神经元-浅层神经元 C: 神经胶质细胞发生-神经发生；浅层神经元-深层神经元 D: 神经发生-神经胶质细胞发生；浅层神经元-深层神经元
内容
- 0
大脑神经元之间神经冲动沿着一神经元的轴突传递到另一神经元的树突。两个神经元之间的轴突和树突相邻并传递神经冲动的部位被称为突触。()
- 1
在神经网络的训练过程中，经常会遇到过拟合的情况，解决这个问题的一个非常方便的方法就是添加一个舍弃层（Dropout），它在训练过程中会按一定概率（rate）随机断开输入神经元，以达到防止过拟合的目的。
- 2
大脑神经元之间神经冲动沿着一神经元的轴突到另一神经元的树突。两个神经元之间的轴突和树突相邻并传递神经冲动的部位被称为[input=type:blank,size:4][/input]
- 3
神经组织的组成包括 A: 神经元和神经 B: 神经元和神经纤维 C: 神经元和神经胶质细胞 D: 神经胶质细胞和神经纤维
- 4
人类神经系统中神经胶质细胞的数量远大于神经元的数量,大量的神经胶质细胞可以在神经元轴突和树突形成过程中起着重要作用。 () A: 正确 B: 错误