CV第七课 正则化

Regulazation

Dropout

　　1. 在全连接层时使用，随机使一半的元素为0； 在卷积层时，随机使得一些通道(channel)的值为0

　　2. 这是为了防止一些 features‘ co-adaption 比如可能学习到 特征组合  毛+爪子+胡须 ，dropout之后就需要用零散的特征来判断。

　　3. Dropout 与 BN 都是通过引入一定的 随机性 或 noise 来达到 防止overfitting的效果

　　　所以一般只用BN就可以了，不用DropOut；但实际上，DropOut有参数p 调节，效果更好

CV第七课 正则化

原文：https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/12952125.html