Brains, Sex, and Machine Learning
Google TechTalks · 60:19 · Watch on YouTube
제프리 힌튼이 드롭아웃을 소개한다 — 각 학습 예제마다 은닉 유닛의 절반을 무작위로 생략하여 가중치를 공유하는 지수적 앙상블 네트워크를 학습시키는 방법으로, 과적합을 급격히 줄이며 피질 뉴런이 아날로그 값보다 확률적 이진 스파이크를 선호하는 이유를 설명한다.
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제프리 힌튼이 드롭아웃을 소개한다 — 각 학습 예제마다 은닉 유닛의 절반을 무작위로 생략하여 가중치를 공유하는 지수적 앙상블 네트워크를 학습시키는 방법으로, 과적합을 급격히 줄이며 피질 뉴런이 아날로그 값보다 확률적 이진 스파이크를 선호하는 이유를 설명한다.