Dropout vs. batch normalization: an empirical study of their impact to deep learning
Overfitting and long training time are two fundamental challenges in multilayered neural network learning and deep learning in particular. Dropout and batch normalization are two well-recognized approaches to tackle these challenges. While both approaches share overlapping design principles, numerou...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Multimedia tools and applications Ročník 79; číslo 19-20; s. 12777 - 12815 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.05.2020
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 1380-7501, 1573-7721 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!