Dropout是一种正则化技术，用于通过在训练期间随机 “丢弃” (设置为零) 一部分神经元来防止神经网络中的过度拟合。这迫使网络学习冗余表示，并防止模型过于依赖任何单个神经元。
在每次向前传递期间，dropout随机禁用一定百分比的神经元，并且在反向传播期间，它仅更新活动神经元。这通过使模型更健壮来防止模型过度拟合训练数据。
Dropout在深度网络中特别有用，在深度网络中，由于大量的参数，过度拟合是常见的。这是一个简单而有效的方法来提高泛化。
脉冲神经网络是什么？
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强化学习和监督学习之间的主要区别是什么？
微调强化学习 (RL) 模型涉及调整其参数和超参数，以优化特定任务的性能。这个过程从预先训练的模型开始，该模型已经从更广泛的问题或数据集中学习了一些表示或策略。目标是在更专业的环境中提高模型的性能，通常以与初始训练期间不同的动态或目标为特征
在机器学习中，嵌入是什么？
嵌入被称为 “密集表示”，因为用于表示数据点 (如单词，图像或文档) 的向量是紧凑的，并且在每个维度都包含有意义的信息。与稀疏表示不同，稀疏表示只有几个维度包含非零值 (如独热编码)，密集嵌入具有遍布所有维度的非零值，从而允许它们捕获更复杂
多面搜索的角色是什么？
“分面搜索是一种搜索技术，允许用户根据各种属性或类别过滤和细化搜索结果。它通过提供一系列与所搜索项目特定特征相对应的过滤器——称为分面——来缩小大量结果集。例如，在电子商务平台中，分面可能包括价格范围、品牌、尺码和颜色等类别，使用户能更有效