“dropout ratio = 0.5の時にL2正則化の効果が最大になる”

rishida のブックマーク 2014/12/16 09:37

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/235738444/comment/rishida" data-user-id="rishida" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/tjo.hatenablog.com/entry/2014/12/11/195333" data-original-href="https://tjo.hatenablog.com/entry/2014/12/11/195333" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Ftjo.hatenablog.com%2Fentry%2F2014%2F12%2F11%2F195333" data-user-icon="/users/rishida/profile.png">"Understanding Dropout" (Baldi, NIPS 2013) メモランダム - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22deep%20learning%22">deep learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%B3%87%E6%96%99">資料</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“dropout ratio = 0.5の時にL2正則化の効果が最大になる”</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/rishida/20141216#bookmark-235738444"><span class="datetime-body">2014/12/16 09:37</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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