Dropout

在机器学习领域，过拟合（Overfitting）是模型开发过程中常见且棘手的问题。当模型在训练数据上表现优异，却在未见过的测试数据上泛化能力不佳时，我们就说模型产生了过拟合。正则化（Regularization）正是为了解决这一问题而诞生的一系列技术，其核心思想是通过在模型的目标函数（损失函数）中引入额外的约束或惩罚项，来限制模型的复杂度，从而提升其泛化能力…