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神经网络中的Dropout的效果跟以下哪种机器学习方法的效果
[单选题]
神经网络中的Dropout的效果跟以下哪种机器学习方法的效果类似:( )
boostraping
Bagging
Boosting
Stacking
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Bram_Moolenaar
类似于机器学习中常见的Bagging取平均的作用:
先回到标准的模型即没有dropout,我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络,一般会得到5个不同的结果,此时我们
可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果
。例如3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9,其它两个网络给出了错误结果。
这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题
。因为不同的网络可能产生不同的过拟合,取平均则有可能让一些“相反的”拟合互相抵消。dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络,随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同,整个dropout过程就相当于对很多个不同的神经网络取平均。而不同的网络产生不同的过拟合,一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。
发表于 2019-08-23 20:19:44
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牛客4169080号
Bagging
发表于 2019-08-06 19:18:51
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这道题你会答吗?花几分钟告诉大家答案吧!
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设计
算法工程师
第四范式
2019
上传者:
小小
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