レギュラライザーは、ディープニューラルネットワークが機能の共適応を防ぐのに役立ちます。ドロップアウトは、一般的に使用される正則化手法として、ネットワークの最適化中にニューロンのアクティブ化を確率的に無

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/25 13:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4714485240833321762/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.01805v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.01805v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.01805v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ニューラルネットワーク正則化のための部分グラフ推論</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reasoning">reasoning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">レギュラライザーは、ディープニューラルネットワークが機能の共適応を防ぐのに役立ちます。ドロップアウトは、一般的に使用される正則化手法として、ネットワークの最適化中にニューロンのアクティブ化を確率的に無</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220125#bookmark-4714485240833321762"><span class="datetime-body">2022/01/25 13:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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