除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

一、数据库设计规范1.使用innodb引擎2.数据库和表的字符集统一使用utf83.所有表和字段添加注释4.单表数据量控制<500w5.谨慎使用mysql分区，跨区查询影响性能6.冷热数据分离，缓存7.禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据8.禁止在线上做数据库压力测试9.禁止从开发和测试环境直接连

在上一篇文章中，初次提交了比赛成绩，结果不是特别理想。利用元旦三天假期和周末时间，把所有训练数据都用来肝训练和肿瘤训练。在测试数据上又进行一次推理，成绩相比第一次有一定幅度提高。肝分割成绩排行榜，在测试集上dice分数从原来的0.942提升到0.956，与第一名只有0.01的差距，基本上肝分割的结果已经相当不错了。!(https:

(IsolationForest无监督)这个算法是随机森林的推广。iTree树构造：随机选一个属性，再随机选该特征的一个值，对样本进行二叉划分，重复以上操作。iTree构建好了后，就可以对数据进行预测啦，预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下，看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有效检测异常的假设是：异常点一般都是非常稀有的，在iTree中会

0引言在使用数组和vector作为函数的参数进行参数传递并希望得到值的回传时，由于不知道怎么写数组函数形参的引用形式，一直采用vector的引用形式。但是，刚刚测试了一下，发现数组作为参数本身就是指针，根本不需要采用引用形式把值回传啊，把测试结果写下来。1 关于数组作为函数参数的值传递问题——数组和容器的对比　　数组直接作为

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