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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当损失函数的梯度变得过大时，在训练深度神经网络期间发生爆炸梯度问题。当使用大值初始化网络的权重或使用某些激活函数时，通常会发生这种情况。当梯度太大时，模型的权重可能会更新过多，从而导致训练期间的不稳定。
此问题可能导致模型权重中的NaN
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