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针对深度神经网络在只存在少量训练样本时容易出现过拟合的问题,文中将Dropout算法与深度信念网络相结合,以解决神经网络在训练阶段识别正确率高,但在测试阶段识别正确率不高的问题。将加入Dropout的深度信念网络和未加入Dropout的网络在ORL人脸库中进行对比,实验结果表明,加入Dropout网络的系统误识率更低,对于防止过拟合有很好的效果。