Dropout

我正在尝试进行机器学习，但我的模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，存在过拟合的问题。我想知道如何应用正则化、dropout和数据扩充等技术来减轻过拟合问题。我之前已经了解了这些技术，但我不太了解如何在实践中应用它们来改善我的模型。我希望能够得到一些易于理解的建...

我想了解神经网络的结构对性能有哪些影响？例如，改变网络的深度、宽度、激活函数、正则化方法、dropout概率等参数会如何改变网络的性能？另外，网络结构中的众多超参数之间是否存在某种平衡，以最大程度地提高网络的性能？在实际应用中，我们应该如何调整神经网络结构来适应不同的任...

在神经网络训练中，过拟合是一个常见的问题，可能导致模型过度拟合训练集，导致在测试集上表现糟糕。如何避免过拟合？一种方法是使用正则化，如L1和L2正则化，以避免权重过大。另一个方法是在训练时使用Dropout，它意味着在每个传递期间随机丢弃一些神经元，以促进网络的稳健性，并防...

我想请问一下关于神经网络中的dropout技术的问题。我对dropout了解甚少，不太清楚它是用来干嘛的，以及它对于神经网络训练有什么影响。我听说dropout可以减少过拟合，但是具体它是怎样操作的呢？在网络的哪一层使用dropout更加合适？有什么要注意的地方吗？希望得到各位老师的解答！ ...