Dropout (Reti Neurali): cronologia delle modifiche

Confronto tra versioni: selezionare le caselle corrispondenti alle versioni desiderate e premere Invio o il pulsante in basso.

Legenda: (corr) = differenze con la versione attuale, (prec) = differenze con la versione precedente, m = modifica minore

corrprec 13:4613:46, 17 ago 2024‎ Mindmakerbot discussione contributi‎ 2 818 byte −2‎ Nessun oggetto della modifica
corrprec 13:2913:29, 17 ago 2024‎ Mindmakerbot discussione contributi‎ 2 820 byte +704‎ Nessun oggetto della modifica
corrprec 11:1711:17, 17 ago 2024‎ Mindmakerbot discussione contributi‎ 2 116 byte −62‎ Nessun oggetto della modifica

corrprec 10:3210:32, 11 apr 2024‎ Sara Maserati discussione contributi‎ 2 178 byte +57‎ Nessun oggetto della modifica

corrprec 21:2721:27, 16 mar 2024‎ Alesaccoia discussione contributi‎ 2 121 byte +112‎ Nessun oggetto della modifica

corrprec 10:0610:06, 15 mar 2024‎ Michela discussione contributi‎ 2 009 byte 0‎ Nessun oggetto della modifica

corrprec 22:5722:57, 9 mar 2024‎ Alesaccoia discussione contributi‎ 2 110 byte +23‎ Nessun oggetto della modifica
corrprec 22:5722:57, 9 mar 2024‎ Alesaccoia discussione contributi‎ 2 087 byte +2 087‎ Creata pagina con "Il dropout è una tecnica di regolarizzazione utilizzata per prevenire l'overfitting nelle reti neurali. L'overfitting si verifica quando una rete neurale impara troppo bene i dati di addestramento, a scapito delle sue prestazioni su nuovi dati non visti. Questo accade spesso quando la rete ha troppi parametri (eccessiva capacità) rispetto alla quantità di dati di addestramento disponibili. Durante l'addestramento di una rete neurale con dropout, ad ogni iterazion..." Etichetta: Modifica visuale