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摘要： 具体公式和思想可以看 https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11254448.html 先说结果：说白了，这个平滑就是一定程度缩小label中min和max的差距，label平滑可以减小过拟合。 深度学习中的损失函数Loss实际上就是鼓励模型去接近对应的label，越接近 阅读全文

摘要： 每一个output的值都有prob的概率被保留，如果保留=input/ prob，否则变为0 dropout相当于一个过滤层，tensorflow不仅丢弃部分input，同时将保留下的部分适量地增加以试图弥补梯度 1 inputs = tf.reshape(tf.range(40.), (2,4,5 阅读全文