Vi anser att problemet med att utforma modeller för att utnyttja en nyligen införd ungefärlig modell medelvärde teknik som kallas avhopp. Vi definierar en enkel ny modell som kallas maxout (så namngiven eftersom dess utgång är max av en uppsättning ingångar, och eftersom det är en naturlig följeslagare till dropout) utformad för att både underlätta optimering genom dropout och förbättra noggrannheten av dropout snabb ungefärlig modell medelvärde teknik. Vi bekräftar empiriskt att modellen framgångsrikt utför båda dessa uppgifter. Vi använder max och avhopp för att demonstrera toppmoderna klassificeringsprestanda på fyra referensdatauppsättningar: MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100 och SVHN.
Goodfellow m.fl. REF föreslog en ny modell kallad Maxout som syftar till att både underlätta optimering genom Dropout och förbättra noggrannheten i Dropouts snabba ungefärliga modellgenomsnittsteknik.
Maxout Networks
{'venue': 'JMLR WCP 28 (3): 1319-1327, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}