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machine-learning - 在 Keras 中， "dense"和 "dropout"层是什么？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:03:33

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Keras 中的密集层和 dropout 层之间的主要区别是什么

最佳答案

简而言之，丢失层(随机)忽略一组神经元，如下图所示。这通常用于防止网络过度拟合。

密集层是神经网络中正常的全连接层。

资源:

Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors

Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

A Gentle Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks

如果您需要更准确的解释，请告诉我。

关于machine-learning - 在 Keras 中， "dense"和 "dropout"层是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58830573/

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