深度Dropout神经网络中信号动力学的多维度解析与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的迅猛发展，深度神经网络在众多领域取得了显著的成果，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。深度神经网络凭借其强大的特征学习能力，能够自动从大量数据中提取复杂的模式和特征，为解决各种复杂问题提供了有效的手段。然而，深度神经网络在训练过程中面临着过拟合的问题，即模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上的性能显著下降。过拟合的出现限制了深度神经网络的泛化能力，使其难以在实际应用中发挥出最佳性能。

为了解决过拟合问题，研究人员提出了多种正则化方法，其中Dropout是一种简单而有效