下列哪一种操作实现了和神经网络中Dropout类似的效果？（

[单选题]

下列哪一种操作实现了和神经网络中Dropout类似的效果？（）

查看正确选项

牛客Cver

典型的神经网络其训练流程是将输入通过网络进行正向传导，然后将误差进行反向传播，Dropout就是针对这一过程之中，随机地删除隐藏层的部分单元，保持输入输出神经元不变，接着将输入通过修改后的网络进行前向传播，然后将误差通过修改后的网络进行反向传播。

Bagging首先随机地抽取训练集（training set），以之为基础训练多个弱分类器。然后通过取平均，或者投票(voting)的方式决定最终的分类结果。因为它随机选取训练集的特点，Bagging可以一定程度上避免过拟合(overfit)；

Boosting按照某种策略将训练完的模型进行优化，最后能将弱分类器组合成强分类器；

stacking类似堆叠方式的模型集合方式。

blending：利用不相交的数据集进行训练，然后累加求平均。

发表于 2020-03-11 18:24:58 回复(0)

提交观点

问题信息

C++工程师小米集团算法工程师 2020 Java工程师

上传者：小小

难度：

1条回答 43收藏 1152浏览

扫一扫，把题目装进口袋