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动手学深度学习-李沐（8）

一、dropout丢弃法

1、动机

一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒

丢弃法：在层之间加入噪音——正则

2、方法

给定一个概率，一定概率变成0，一定概率使得元素变大

期望不发生变化

动手学深度学习-李沐（8）_第1张图片

 3、使用

动手学深度学习-李沐（8）_第2张图片动手学深度学习-李沐（8）_第3张图片

 4、总结

 丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型复杂度

常作用在多层感知机的隐藏层输出上

丢弃概率来控制模型复杂度的超参数

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