A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p,也就是说,一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时,无论输入或者相关的参数是什么,它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因,所以每一次训练,它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术(比如MaxNorm)一起使用,来防止神经网络的过拟合
A.公司有5大职能中心,分别是行政中心、拓展中心、人力资源中心、财务中心、项目中心
B.公司有5大职能中心,分别是行政中心、拓展中心、人力资源中心、财务中心、运营中心
C.公司有5大职能中心,分别是行政中心、拓展中心、人事中心、财务中心、运营中心
D.公司有5大职能中心,分别是行政中心、销售中心、人事中心、财务中心、运营中心