在推断时启用dropout和禁用BatchNormalization

是一种常见的模型优化策略。下面是对这两个概念的详细解释：

1. Dropout（丢弃法）：
   • 概念：Dropout是一种正则化技术，用于减少神经网络的过拟合。在训练过程中，以一定的概率（通常为0.5）随机将部分神经元的输出置为0，从而强制网络去学习更加鲁棒的特征。
   • 优势：通过随机丢弃神经元，Dropout可以减少神经元之间的依赖关系，提高模型的泛化能力，防止过拟合。
   • 应用场景：适用于深度神经网络，特别是在训练数据较少的情况下，可以有效提升模型的性能。
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• BatchNormalization（批量归一化）：
  • 概念：BatchNormalization是一种用于加速神经网络训练的技术，通过对每个小批量样本的特征进行归一化处理，使得网络在训练过程中更加稳定和快速收敛。
  • 优势：BatchNormalization可以减少网络对初始权重的敏感性，加速训练过程，提高模型的泛化能力。
  • 应用场景：适用于深度神经网络，特别是在训练数据分布不均匀或者网络层数较深的情况下，可以有效提升模型的性能。
  • 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI Lab提供了丰富的人工智能服务，如腾讯云AI开放平台、腾讯云AI智能图像、腾讯云AI智能语音等。具体产品介绍请参考腾讯云官方网站：腾讯云AI Lab

需要注意的是，虽然本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商，但这些品牌商在云计算领域都有各自的产品和服务，可以根据实际需求选择适合的云计算平台。