我知道什么是辍学率以及它有何帮助，但我有两个问题:
我不知道它是如何工作的，我知道它会关闭一些神经元，但它如何帮助提高准确性。
我看到有时人们应用非常大的辍学率，有时非常低，所以我很困惑是否有理想的辍学率值。
最佳答案
没有可以在任何地方使用的丢失率的通用值，这取决于您的模型以及命中和试验的次数。它的值不应该太高，否则你的模型将无法正确训练，也不应该太低，因为模型仍然会过度拟合。
现在回答你的第一个问题，当我们关闭一些神经元时，它可以防止过度拟合，当模型从样本数据中学习太多时就会发生过度拟合。
关于machine-learning - 辍学率理想值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56565923/