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在深度学习中,Dropout 是一种正则化技术,通过在训练期间随机屏蔽掉一定比例的神经元来防止过拟合。它通过引入随机性来降低模型对某些特定神经元的依赖,从而提高模型的泛化能力,即在未见过的数据上的表现。
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