しましま @shima__shima 今日からNIPS2014に向けてカナダのモントリオールへ出発.国際会議 34回目,NIPS1回目,カナダ 2回目,モントリオール 1回目.
![しましまのNIPS2014まとめ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f781a1c1ec62e3f9ac93b57389f14da1d7dbf4b4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.tgstc.com%2Fogp3%2Fa1de04b02a6d1589bb96ccbcd6d36768-1200x630.jpeg)
Authors Pierre Baldi, Peter J. Sadowski Abstract Dropout is a relatively new algorithm for training neural networks which relies on stochastically dropping out'' neurons during training in order to avoid the co-adaptation of feature detectors. We introduce a general formalism for studying dropout on either units or connections, with arbitrary probability values, and use it to analyze the averaging
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