Dropout

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

深度学习算法，该如何深入，举例说明

概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

3.关于Detr

def__init__(self,d_model=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout

安逸sgr·2024-09-03 19:05

PyTorch踩坑记录1

1model.eval()无法关闭dropout因为model.eval()控制self.training参数，只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭，用F.dropout

普通攻击往后拉·2024-08-23 14:43

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

文章目录1、为什么使用Dropout？

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

一文带你了解单细胞数据基因集打分的所有算法

上一周Immugent写了一篇一文解决单细胞亚群注释的所有问题，引出了单细胞测序技术的面临的几大未解决的技术难题，其中最主要的一个问题就是由于测序深度不足产生的"dropout"现象。

生信宝库·2024-02-20 00:23

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

在scRNA-seq中一个主要的挑战即为“dropout”事件，它扭曲了基因表达，显著影响了单细胞转录组的下游分析。

tzc_fly·2024-02-19 12:03

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m

是Dream呀·2024-02-11 11:15

Graph Contrastive Learning with Augmentations

设计四种类型的数据增强，在不同的settings（learningrate，batchsize，dropout参数）下，研究这四种增强对不同数据集的影响。

tutoujiehegaosou·2024-02-09 00:54

一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络

tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dropout

@Duang~·2024-02-06 19:07

haiku实现TemplatePairStack类

c.num_block)(block)堆叠c.num_block（配置文件中为2）block函数，每个block对输入pair_act和pair_mask执行计算流程：TriangleAttention—>dropout

qq_27390023·2024-02-06 09:43

「深度学习」dropout 技术

一、工作原理1.正则化网络dropout将遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。

Sternstunden·2024-02-06 06:20

周记：2019第26周(6.24-6.30）

记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论

孙文辉已被占用·2024-02-05 15:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet

the sourth wind·2024-02-05 10:48

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

Keras学习笔记3——keras.layers

目录0.函数1.全连接层2.激活层3.Dropout层4.Flatten层5.Reshape层6.卷积层Conv2DLocallyConnected2D7.池化层8.循环层RNNSimpleRNNGRULSTMConvLSTM2DSimpleRNNCellGRUCellLSTMCellCuDNNGRUCuDNNLSTM9

winter_python·2024-02-03 12:25

Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用

ernie_lstm_crfmodel"""def__init__(self,ernie_config,tagset_size,embedding_dim,hidden_dim,rnn_layers,dropout_ratio

sunshine2853·2024-02-01 21:25

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.6

Chapter4MultilayerPerceptron4.6DropoutRegularization4.6.1ReexamineOverfitting当面对更多的特征而样本不足时

南七澄江·2024-01-28 08:00

DropBlock

一、Dropout和DropBlock在2D的数据中，dropout的效果并不好(图像具有空间局部依赖，在局部范围内，少量的像素特征值被drop掉，并不太影响整个模型的预测)就是说，dropout只能随机的把多处的某一点神经元给丢掉

圆圆栗子君·2024-01-28 04:45

深度学习(6)--Keras项目详解

导入所需要的工具包2.2.输入参数2.3.获取图像路径并遍历读取数据2.4.数据集的切分和标签转换2.5.网络模型构建2.6.绘制结果曲线并将结果保存到本地三.完整代码四.首次运行结果五.学习率对结果的影响六.Dropout

GodFishhh·2024-01-27 13:06

Dropout原理解析

**1.Dropout简介**1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout

风筝超冷·2024-01-27 12:52

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

（深度学习）目标检测常见术语

）RP（RegionProposal）BN（BatchNormalization）CEL（CrossEntropyLoss）SoftmaxLogisticRegressionEarlyStoppingDropoutMomentumandlearningdecayAnchor

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

学习笔记-李沐动手学深度学习（四）（12-13，权重衰退、L2正则化、Dropout）

总结【trick】过拟合及正则化项参数的理解实际数据都有噪音，一般有噪音后，模型实际学习到的权重w就会比理论上w的最优解（即没有噪音时）大。（QA中讲的）【好问题】（1）不使用正则化（真正学习到的w=13理论上的w=0.01，相差的还是很大）（2）正则化权重lambd=3：明显已经减轻了过拟合的程度（但学到的w是0.3还是比实际的w=0.01偏大的多）因为实际上数据中有很多噪音，模型在学习时也会受

kgbkqLjm·2024-01-26 17:55

Tensorflow高阶内容（五）- Deep Learning

高阶内容5.1Classification分类学习5.2什么是过拟合（Overfitting）5.3Dropout解决Overfitting5.4什么是卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork

BingshengTian_Mamba·2024-01-26 10:15

【DeepLearning-5】基于Transformer架构的自定义神经网络类

构造函数__init__def__init__(self,dim,depth,heads,dim_head,mlp_dim,dropout=0.)

风筝超冷·2024-01-26 09:02

2019-03-28

线性稳压器主要包括普通线性稳压器和LDO（LowDropoutRegulator，低压差线性稳压器）两种类型，它们的主要区别是：普通线性稳压器（如常见的78系列三端稳压器）（AK4421AET）工作时要求输入与输出之间的压差值较大

Sofie_6804·2024-01-25 23:50

土堆学习笔记——P29完整的模型训练套路（三）

一些细节：在训练前有一个tudui.train()的作用：如果网络里有dropout/batchnorm等层，就需要用到tudui.train()，也就是没有这些层的话，tudui.train()没用调用不调用都行在测试前有一个

Whalawhala·2024-01-24 23:36

Transformer and Pretrain Language Models3-5

采用了很多小技巧：首先是训练过程，训练过程中采用了一种叫checkpointaverage技术，以及ADAM的一个优化器来进行参数更新，另外的话，为例提高模型的训练效果，防止过拟合，会在残差连接之前加上dropout

ringthebell·2024-01-24 16:15

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如RMSProp等normalizationdropout

migugu·2024-01-24 04:17

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

15020199045转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49079813【嵌牛导读】：谷歌大脑团队在arXiv上发布论文，提出了一种卷积网络正则化方法DropBlock，它是dropout

薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

Pytorch学习第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

关键点包括正则化、dropout和批标准化等技术的应用。正则化(Normalization):在Pytorch中，可以通过在优化器中添加权重衰减来实现L2正则化。

M.D·2024-01-20 06:57

【学习笔记】mark一篇推荐系统的文章

在做一道RNA中Dropout事件填充的建模题，里面要用到低秩矩阵的填充，基于矩阵分解的填充方法参考了推荐系统的相关算法。mark一篇推荐系统的文章基于矩阵分解的推荐算法

Jweeeeee·2024-01-19 23:53

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

每次训练结束后进行验证集的推理测试；对于含有dropout和batchnorm层的神经网络在推理前需要用model.eval()设置dropout和batchnorm的冻结。

ZhengHsin·2024-01-19 15:24

CIFAR 10实现图像分类反卷积特张图可视化

fromkeras.datasetsimportcifar10fromkerasimportregularizersfromkeras.callbacksimportModelCheckpointfromkeras.layersimportConv2D,Activation,BatchNormalization,MaxPooling2D,Dropout

伪_装·2024-01-19 11:31

互联网加竞赛基于机器视觉的12306验证码识别

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-01-18 07:14

Pytorch各种Dropout层应用于详解

目录torch框架Dropoutfunctions详解dropout用途用法使用技巧参数数学理论公式代码示例alpha_dropout用途用法使用技巧参数数学理论公式代码示例feature_alpha_dropout

E寻数据·2024-01-18 06:08

ImageNet Classification with Deep Convolutional 论文笔记

本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7

小嗷犬·2024-01-17 06:25

【科普】神经网络中的随机失活方法

1.Dropout如果模型参数过多，而训练样本过少，容易陷入过拟合。过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。

pprpp·2024-01-17 00:24

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型；Devsets用来验证不同算法的表现情况，从中选择最好的算法模型；Testsets用来测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下，例如100,1000,10000：常设置Trainsets和Testset

stay or leave·2024-01-16 02:01

机器学习基础

请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）

墨羽听风·2024-01-15 01:00

【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock

文章中分析了传统的dropout在conv上效果不好的原因：conv具有空间相关性，所以即使对一些单元随机进行dropout，仍

江湖小张·2024-01-13 17:07

深度学习入门之5--网络学习相关技巧4(正则化)

目录1、过拟合2、权值衰减3、Dropout3.1案例3.1.1案例结果3.1.2代码实现如下：1、trainer.py2、multi_layer_net_extend.py3、overfit_dropout.py

梦灯·2024-01-13 13:36

Transformer 是拥抱数据不确定性的艺术

Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现；基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian

孙庚辛·2024-01-13 00:38

DIEN模型 && GRU序列模型 && 什么是dropout参数？ && 什么是“探索和利用”机制？

DIEN模型DIEN（DeepInterestEvolutionNetwork）是一种用于推荐系统的深度学习模型。该模型于2018年由阿里巴巴提出，旨在解决传统推荐系统中静态兴趣模型的局限性。传统的推荐系统通常将用户的兴趣建模为静态的向量，而忽略了用户兴趣随时间的演化和变化。DIEN引入了动态兴趣演化的概念，以更好地捕捉用户兴趣的变化。该模型结合了长期兴趣建模（用户的长期兴趣）和短期兴趣建模（用户

Wzideng·2024-01-13 00:15

pytorch10：正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三

慕溪同学·2024-01-12 03:45

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

导入所需要的库2、搭建神经网络模型3、零初始化4、随机初始化5、He初始化6、总结三种不同类型的初始化正则化1、导入所需要的库2、使用非正则化模型3、对模型进行L2正则化（包括正向和反向传播）4、对模型进行dropout

叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

AlexNet论文精读

使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类；采用了两块GPU进行分布式训练；采用了Relu进行训练加速；采用局部归一化提高模型泛化能力；重叠池化，充分利用信息，提高精度；dropout减少神经元之间的依赖性

warren@伟_·2024-01-11 02:02

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