当进行模型训练的时候,往往可能错过模型的最佳临界点,即当达到最大精度的时候再进行训练,测试集的精度会下降,这时候就会出现过拟合,如果能在其临界点处提前终止训练,就能得到表达力较强的模型,从而也避免了过拟合,这种方法就叫early stopping,但是这种方法多依靠人的经验和感觉去判断,因为无法准确的预测后面还有没有最佳临界值,所以这种方法更适合老道的深度学习人员,而对于初学者或者说直觉没有那么准的人,则有一种更简便的方法——dropout,它的大致意思是在训练时,将神经网络某一层的单元(不包括…