Dropout: A Revolutionary Approach to Reducing Overfitting in Neural Networks
过度拟合和 Dropout 简介：在有限的数据上训练大型神经网络时，过度拟合是一个常见的挑战。当模型在训练数据上表现异常出色但无法推广到看不见的测试数据时，就会发生这种情况。出现此问题的原因是网络的特征检测器对于训练数据来说变得过于专业化，从而产生了复杂的依赖关系 Dropout：一种减少神经网络过度拟合的革命性方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
