[MINI] Dropout
Data Skeptic13 Tammi 2017

[MINI] Dropout

Deep learning can be prone to overfit a given problem. This is especially frustrating given how much time and computational resources are often required to converge. One technique for fighting overfitting is to use dropout. Dropout is the method of randomly selecting some neurons in one's network to set to zero during iterations of learning. The core idea is that each particular input in a given layer is not always available and therefore not a signal that can be relied on too heavily.

Tämä jakso on lisätty Podme-palveluun avoimen RSS-syötteen kautta eikä se ole Podmen omaa tuotantoa. Siksi jakso saattaa sisältää mainontaa.

Jaksot(601)

Suosittua kategoriassa Tiede

rss-mita-tulisi-tietaa
rss-poliisin-mieli
tiedekulma-podcast
menologeja-tutkimusmatka-vaihdevuosiin
sotataidon-ytimessa
filocast-filosofian-perusteet
rss-duodecim-lehti
rss-astetta-parempi-elama-podcast
rss-lapsuuden-rakentajat-podcast
utelias-mieli
docemilia
radio-antro
rss-ranskaa-raakana
rss-kasvatuspsykologiaa-kaikille
rss-tiedetta-vai-tarinaa
rss-luontopodi-samuel-glassar-tutkii-luonnon-ihmeita
rss-sosiopodi