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深度学习中的权重衰减和Dropout技术解析
本文介绍了深度学习中的权重衰减和Dropout技术,包括多层感知机、正则化、扰动的稳健性、前向/反向传播和计算图,以及数值稳定性和模型初始化。通过权重衰减和Dropout技术,可以帮助缓解过拟合问题,提高模型的泛化能力。- 205
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