Phương pháp "dropout" trong học sâu là gì?
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.
50 câu hỏi 60 phút