标签： neural-network convergence dropout
我有一个用于回归预测的神经网络，这意味着输出是0到1范围内的实数值。
我在所有层上都使用dropout，错误突然增加并且从未收敛。
辍学可用于回归任务吗？因为如果我们忽略某些节点，则最后一层的节点将更少，并且预测值肯定会与实际值有很大差异。因此，向后传播的误差将很大，并且模型将被破坏。那为什么要在神经网络的回归任务中使用辍学呢？