《表6 不同Dropout值的模型实验结果》

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《基于BGRU和自注意力机制的情感分析》

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Dropout主要是为了解决训练过程中产生的过拟合现象。在神经网络训练过程中以特定概率值随机丢弃一定数量的神经元，只让部分神经元参与模型的训练和参数的学习，保证模型在训练学习参数的过程中无法过度依赖于某些局部特征，能够提升模型的训练效率和泛化能力，不同Dropout值的模型实验结果如表6所示。当Dropout取值为0.5时，模型的准确率最高，整体性能最好。