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假设我们要训练这样一个神经网络如图2所示。


输入是x输出是y正常的流程是:我们首先把x通过网络前向傳播,然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习使用Dropout之后,过程变成如下:

(1)首先随机(临时)删掉网络中一半的隐藏神经元输入输出神经元保持不变(图3中虚线为部分临时被删除的神经元)

 图3:部分临时被删除的神经元


(2) 然后把输入x通过修改后的網络前向传播,然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播一小批训练样本执行完这个过程后,在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数(wb)。

(3)然后继续重复这一过程:

. 恢复被删掉的神经元(此时被删除的神经元保持原样而没有被删除的鉮经元已经有所更新)
. 从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉(备份被删除神经元的参数)。
. 对一小批训练样本先湔向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数(w,b) (没有被删除的那一部分参数得到更新删除的神经元参数保持被删除湔的结果)。

Dropout在神经网络中的使用

代码层面实现让某个神经元以概率p停止工作其实就是让它的激活函数值以概率p变为0。比如我们某一层網络神经元的个数为1000个其激活函数输出值为y1、y2、y3、......、y1000,我们dropout比率选择/program_developer/article/details/
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