理解 ImageNet 竞赛的背景、AlexNet 以 ReLU/Dropout/GPU 并行等创新大幅刷新 Top-5 错误率的历史意义，以及其八层网络架构与 PyTorch 实现
标签：Dropout
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理解 Dropout 训练阶段的随机丢弃与 1/(1-p) 缩放机制、推理阶段的全神经元启用、防止神经元共适应的原理，以及 PyTorch 中的 nn.Dropout 使用方法
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