JavaScript is required

Phương pháp "dropout" trong học sâu là gì?

A.

Kỹ thuật giảm overfitting bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên một số lượng các neuron trong mạng neural trong quá trình huấn luyện

B.

Kỹ thuật giảm kích thước của mạng neural

C.

Kỹ thuật tăng khả năng học từ dữ liệu mới

D.

Kỹ thuật tăng kích thước mạng neural

Trả lời:

Đáp án đúng: A


Phương pháp "dropout" là một kỹ thuật regularization (điều chuẩn) được sử dụng trong huấn luyện mạng neural để giảm overfitting. Trong quá trình huấn luyện, dropout loại bỏ ngẫu nhiên một số lượng các neuron (cùng với các kết nối của chúng) trong mỗi lần lặp (iteration). Điều này buộc mạng phải học các đặc trưng (features) dư thừa, làm cho mạng trở nên mạnh mẽ hơn và ít bị phụ thuộc vào các neuron cụ thể. Do đó, đáp án A là chính xác nhất.

Câu hỏi liên quan