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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Multimedia tools and applications Jg. 79; H. 19-20; S. 12777 - 12815 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
New York
Springer US
01.05.2020
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1380-7501, 1573-7721 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!