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...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:Multimedia tools and applications Ročník 79; číslo 19-20; s. 12777 - 12815
Hlavní autori: Garbin, Christian, Zhu, Xingquan, Marques, Oge
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!
Najprv sa musíte prihlásiť.