我是钱

推荐原因：带有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习系统，但过拟合是此类网络中一个比较严重的问题。节点遗失（Dropout）是解决此类系统中过拟合问题的一种简单方法。这种方法的基本思想是在训练时随机丢弃节点，防止不同单元之间过度地相互适应。相对于其他正则化方法，节点遗失能够更明显地改善过拟合问题。我们在之后的文章中展示了节点遗失的使用效果，它能明显地改善语音识别、文档分类、生物计算等领域中有监督学习的表现效果。神经网络法-我是钱QQ/微信：50870881简介深度神经网络包含多个可以学习输入和输出变量之间关系的、非线性隐藏层，使其具备较好的表现力。但是当训练数据较为有限时，许多关联只是由样本中的噪音造成的，这很可能会导致模型的过拟合。目前已经有几种方法来处理过拟合的问题，例如在测试集表现