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过度复杂的神经网络模型很容易发生过拟合现象,从而使训练数据的错误率降到很低,甚至可以到0,但在测试数据上预测不准确。文章针对过拟合问题,使用一种dropout算法来解决此问题。在pytorch上搭建神经网络实验环境,分析和实验结果表明,该方法能有效解决神经网络的过拟合问题。
神经网络过拟合问题的DROPOUT优化
【摘 要】
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过度复杂的神经网络模型很容易发生过拟合现象,从而使训练数据的错误率降到很低,甚至可以到0,但在测试数据上预测不准确。文章针对过拟合问题,使用一种dropout算法来解决此问
【机 构】
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长治学院计算机系
【出 处】
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长治学院学报
【发表日期】
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2020年2期
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