使用Dropout(p=0.5)时每次只取50%神经元的输出。
举一反三
- 神经网络使用dropout后，在模型训练阶段有占比为p的神经元参与了训练，在预测阶段得到的结果会比实际平均要大p，所以在测试阶段需要将输出结果乘以1/p。
- 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。
- 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
- 设置元素透明度为50%，则以下代码正确的是（ ） A: P { opacity:50% } B: P { opacity:0.5 } C: P { type-opacity:0.5 } D: P { opacity:50 }
- 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。（ ）