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回答: entanglegeogeo,咱们接着聊咱们的 由 PRChina 于 2017-05-05 15:04 简单的说, 采用卷积网络的分类器就是将输入空间的本来不宜分类的点经过一个复杂变换使得在特征空间中更容易分类. 那么每个点都对应这个变换过程导致的一条曲线(折线). 理论上,完成这个任务的变换可以有无穷多,但是其中有一些比其他的更鲁棒,性能更好. dropout就是通过删除部分数据/路径选择了那些更鲁棒的变换,使得即使丢弃某些维度的数据,仍然可以完成分类. 几何上就是让不同类的点在变换的过程中,其曲线在各个维度就尽量分离,从而使得分类更可靠. 至于具体如何进行dropout, 我没有太关注,因为我没有具体做过应用, 只是从理论角度考察. | |||
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