Tensorflow：Dropout函数与剪枝的思考

乍一看觉得这两者还挺像的，仔细想想还是区别很大的

Dropout函数

在向下一层的输入中随机关闭一定比例的输入。这样做可以防止任何特定的神经元变得过于强大，导致模型与数据的过拟合，从而影响准确率。

剪枝

剪掉一部分对网络影响不大的输入从而减小模型大小。