What is the purpose of the Dropout layer in a ConvNet?
4 phương ánCó giải thích
Các phương án trả lời
Chọn một phương ánLời giảiChọn phương án để mở
Đáp án đúng: "It drops neurons during training to prevent overfitting.". Lớp Dropout(rate) trong Keras, ở mỗi bước huấn luyện, đặt ngẫu nhiên một tỉ lệ rate đơn vị đầu ra về 0 và phóng to phần còn lại theo hệ số 1/(1 − rate); mạng không thể dựa vào vài nơ-ron cố định nên học đặc trưng dư thừa, bền hơn, giảm overfitting (quá khớp). Khi suy luận Dropout tự tắt. "It adjusts the learning rate dynamically." sai vì điều chỉnh learning rate (tốc độ học) là việc của bộ tối ưu như Adam hoặc callback như ReduceLROnPlateau, không phải một lớp trong mạng. "It adds random noise to the input data." sai vì thêm nhiễu cộng vào dữ liệu là lớp GaussianNoise; Dropout nhân với mặt nạ 0/1 chứ không cộng nhiễu. "It reduces the spatial dimensions of the input." sai vì giảm kích thước không gian là việc của lớp pooling như MaxPooling2D hoặc tích chập có stride; Dropout giữ nguyên shape.
Cùng phần 2
In the context of creating a new model with a pre-trained model in TensorFlow, what is the benefit of transfer learning?Có lời giảiCâu hỏiWhat is a typical representation of training and validation accuracies on a plot?Có lời giảiCâu hỏiTypical input size for ImageNet-pretrained InceptionV3 is:Có lời giảiCâu hỏiCả 36 câu của chủ đề36 câu