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...
Uložené v:
| Vydané v: | Multimedia tools and applications Ročník 79; číslo 19-20; s. 12777 - 12815 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
New York
Springer US
01.05.2020
Springer Nature B.V |
| Predmet: | |
| ISSN: | 1380-7501, 1573-7721 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!