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关于 Dropout 技术在神经网络中的应用，以下哪项描述是

[单选题]

关于 Dropout 技术在神经网络中的应用，以下哪项描述是错误的？

Dropout 是一种有效的正则化手段，其效果类似于训练多个不同结构模型的集成。

在推理阶段，需要将网络权重乘以保持概率 (keep_prob) 来进行补偿，以保证输出的期望与训练时一致。

Dropout 迫使网络中的神经元学习更加鲁棒和独立的特征，而不是依赖于其他特定神经元的存在。

Dropout 的主要缺点是显著增加了模型在推理阶段的计算开销。

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Taxueovo

求解现在用Inverted Dropout的话，推理的时候还用乘保持概率吗，为什么有的题写的是不需要做额外乘法，不影响推理呢

发表于今天 10:23:54 回复(0)

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