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Two Minute Papers · 2016년 5월 1일 게시
In this episode, we discuss the bane of many machine learning algorithms - overfitting. It is also explained why it is an undesirable way to learn and how to combat it via dropout. _____________________ The paper "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overtting" is available here: https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/JMLRdropout.pdf Andrej Karpathy's autoencoder is available here: http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/autoencoder.html Recommended for you: Overfitting and Regularization For Deep Learning - https://www.youtube.com/watch?v=6aF9sJrzxaM Decision Trees and Boosting, XGBoost -https://www.youtube.com/watch?v=0Xc9LIb_HTw A full playlist with machine learning and deep learning-related Two Minute Papers videos - https://www.youtube.com/playlist?list=PLujxSBD-JXglGL3ERdDOhthD3jTlfudC2 WE WOULD LIKE TO THANK OUR GENEROUS SUPPORTERS WHO MAKE TWO MINUTE PAPERS POSSIBLE: Sunil Kim, Vinay S. https://www.patreon.com/TwoMinutePapers Subscribe if you would like to see more of these! - http://www.youtube.com/subscription_center?add_user=keeroyz The thumbnail image background was created by Norma (CC BY 2.0) - https://flic.kr/p/ejXPXt Splash screen/thumbnail design: Felícia Fehér - http://felicia.hu Károly Zsolnai-Fehér's links: Facebook → https://www.facebook.com/TwoMinutePapers/ Twitter → https://twitter.com/karoly_zsolnai Web → https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
