文摘为了揭示和改进标准的dropout,使用变领域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)的思想提出一种新的解释,将dropout看作是一种特殊的变领域搜索算法,训练不同的网络相当于在变化领域搜索最优解。同时提出一种新的正则化方法:dropoutVNS (Dropout Method Based On Variable Neighborhood Search)。DropoutVNS的核心思想是改变dropout切换网络的策略,将完全随机切换转变为稳定时再切换,以改善标准的dropout。在三个常用的图像实验集的实验结果表明,dropoutVNS可以减少训练时间,有效提高模型在图像分类上的预测准确率。
