迭代正则化 方法
迭代正则化方法是一种常用的逆热传导问题求解方法。其核心思想是通过迭代计算，不断修正参数的估计值，直到满足一定的收敛准则。具体步骤如下：
1. 初始化参数的估计值。
2. 根据当前参数的估计值，计算对应的温度分布。
3. 利用测量得到的温度分布数据和计算得到的温度分布数据之间的差异，构建误差函数。
4. 通过最小化误差函数，修正参数的估计值。
正则化英文
5. 判断修正后的参数估计值是否满足收敛准则，如果不满足，则返回步骤2；如果满足，则输出最终的参数估计值。
在每次迭代中， dropout 选择一些节点并将其连同所有传入和传出的连接一起丢弃。每个迭代都有不同的节点集和输出，在机器学习中，这被称为 ensemble，当它们捕捉到更多的随机性时，性能会更好。

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