丢弃法hhhh

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，等同于加入正则

h2和h5变成0了

dropout一般作用在全连接隐藏层的输出上

Q&A

dropout随机置零对求梯度和求反向传播的影响是什么？为0

dropout属于超参数

dropout固定随机种子，dropout n次的影响是一样的

丢弃法是训练中把神经元丢弃后训练，在预测时网络中的神经元没有丢弃

丢弃法是每个batch都丢弃一次

/（1-p）的目的是为了期望保持一致，推理的输出结果不会翻倍

dropout最后平均的做法类似于随机森林多决策投票

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