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Dropout

Dropout

作者: 徐振杰 | 来源:发表于2018-11-21 17:47 被阅读0次
Dropout和ensemble有什么区别？

因为神经网络的训练模型费时，测试模型也费时，所以做ensemble不太可能，而如果有n个节点，则dropout就会产生2^n个选择，这时候就相当于做了ensemble

Dropout和L2有什么区别？

Dropout 有稀疏性，而L1只是单纯的缩减参数，L2有抗扰动能力，因为当没有L2的时候\theta如下所示：
J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2
\theta_j := \theta_j - \alpha \frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^{(i)}

当加了L2之后
\theta_j := \theta_j(1-\alpha \frac{\lambda}{m}) - \alpha \frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^{(i)}
加了这一项之后使得\theta 要先乘一个小于1的因子，使得参数不断减小

为什么我们希望参数小一点呢？

主要是因为如果参数过大，那么我们的数据只要发生一点点的偏移，我们的模型就会发生巨大的误差，这也就是所说的过拟合

https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443
https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975

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