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Dropout
防止过拟合
方法有三:L1和L2正则
Dropout
earlystop1.L1和L2正则:模型权重越小,复杂度越低。
Phoebe_Liu
·
2023-02-01 14:14
数据分析-深度学习Pytorch Day12
1.3、Auto-Encoders中lossfunction如何设计1.3.1、PCA和Auto-encoder对比二、Auto-Encoders的变种2.1、变种1:原图像中引入噪声2.2、变种2:借助
Dropout
2.3
小浩码出未来!
·
2023-02-01 12:14
数据分析
python
人工智能
bert-lstm调参记录
11-6第一次跑全量数据#定义全局超参数batch_size=64lr=4e-5
dropout
=0.15epoch=5max_length=512#句子长度sent_hidden_size=512#隐藏层维度
神洛华
·
2023-02-01 10:05
bert
lstm
人工智能
dropout
-神经网络训练中防止过拟合的一种技术
转自:https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/1c91194a-1732-4fb3-90c9-e0135c69027e在正则化方法中,
Dropout
是非常有用和成功的一种技术
alex1801
·
2023-02-01 09:00
分类网络
深度学习
dropout
过拟合
PSO优化GRU-LSTM超参数
1、摘要本文主要讲解:使用PSO优化GRU-LSTM超参数,神经元个数、学习率、
dropout
和batch_size主要思路:建立GRU-LSTM模型定义PSO的参数:最大迭代次数、最大惯性权重、最小惯性权重
AI信仰者
·
2023-02-01 07:53
参数优化
算法
人工智能
gru
lstm
深度学习
PSO
粒子群优化
PSO粒子群优化CNN-优化神经网络神经元个数
dropout
和batch_size等超参数
1、摘要本文主要讲解:PSO粒子群优化-CNN-优化神经网络神经元个数
dropout
和batch_size,目标为对沪深300价格进行预测主要思路:PSOParameters:粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度
AI信仰者
·
2023-02-01 07:50
时序预测
参数优化
群体优化算法
神经网络
cnn
PSO
超参数优化
神经元个数
Task05 模型集成
除此之外,深度学习还有自身的一些集成的方法一、
Dropout
说白了就是神经网络在进行前向传播时,让某个神经元以一定的概率停止工作。这样的操作使得模型不会依赖于部分局部特征,从而导致模型泛化性能差。
天秤座的机器狗
·
2023-02-01 01:36
基于网络摄像头的实时人脸识别
setupthevgg-facemodelusinginweek4(thesamecode)'''fromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportFlatten,
Dropout
SJTU_JORY
·
2023-02-01 00:05
深度学习基础问题总结
深度学习基础问题总结梯度是什么,hessian矩阵怎么求介绍下凸函数内积和外积的区别
Dropout
怎么防止过拟合介绍下BN介绍下常见的优化算法介绍下常见的激活函数介绍下常见的损失函数梯度爆炸和梯度消失问题网络权重初始化为
城阙
·
2023-01-31 17:41
算法
深度学习
选择DC/DC还是LDO
LDO:LOW
DROPOUT
VOLTAGELDO(是low
dropout
voltageregulator的缩写,整流器)低压差线性稳压器,为线性的稳压器,仅能使用在降压应用中。
退5不落5
·
2023-01-31 11:47
开发环境
稳压电源
你会选择LDO
dropout
voltage吗?
原文来自公众号:工程师看海后台回复:LDO仿真文件LDO是我们常用的电源解决方案,
dropout
voltage(压差)是LDO最常见的参数之一,但是并不是所有的工程师都能够正确的设计LDO
dropout
voltage
工程师看海
·
2023-01-31 11:44
#
电源系列
自动驾驶
算法
DC-DC和LDO的区别
低压差线性稳压器即Low
Dropout
Regulator(简称:LDO),这是相对于传统的线性稳压器来说的。什么是传统的线性稳压器呢?
qq_36521926
·
2023-01-31 11:08
元器件小知识
射频工程
LDO(线性稳压器)设计检查
原理图设计规范检查——LDO(线性稳压器)设计检查LDO基本概念:LDO即low
dropout
regulator,是一种低压差线性稳压器,这是相对于传统的线性稳压器来说的。
ltqshs
·
2023-01-31 11:07
电路设计
单片机
嵌入式硬件
LDO
LDO的选用
在选用LDO时,需要注意以下问题:降低电压(
dropout
voltage),即输入电压应大于输出
Gutie_bartholomew
·
2023-01-31 11:02
拾人牙慧
单片机
DC-DC与LDO的区别及原理
硬件之家原创文章一、DC-DC与LDO的区别LDO低压差线性稳压器(low
dropout
voltageregulator),仅能使用在降压应用中。也就是输出电压必需小于输入电压。
硬件之家
·
2023-01-31 11:00
硬件之家
DC-DC
LDO
dropout
voltage
dropout
voltageLDO的压差输入电压调节率(LineRegulation)在额定负载,输入电压在工作范围内变化时,输出电压的变化。通常用百分比表示。通常指标为额定输出电压的3%~5%
baicaiye
·
2023-01-31 11:59
技术积累_技术文档
工作
LDO的
dropout
voltage
目录从一个设计错误谈起
Dropout
压降从芯片内部电路结构理解
dropout
压降MOS管=>低
dropout
压降的LDO进一步降低
dropout
压降的方法 在系统设计中,电源管理是不可或缺的,而LDO
潇洒的电磁波
·
2023-01-31 11:18
电源管理
线性稳压器
LDO
dropout
voltage
线性稳压器输出电压不对
稳压器输出电压偏低
BERT各个超参数含义
"attention_probs_
dropout
_prob":0.1,#乘法attention时,softmax后
dropout
概率"directionality":"bidi","hidden_act
a2428083131
·
2023-01-31 11:42
python
人工智能
无标题文章
dropout
layer的目的是为了防止CNN过拟合。那么为什么可以有效的防止过拟合呢?
spacewarp
·
2023-01-31 06:55
高频面试题
1、深度学习如何解决过拟合
dropout
:减少参数,模型复杂度减低batchnorm:每一层做归一化,使参数的绝对值变小2、梯度消失,爆炸如何产生,如何解决?
wenyilab
·
2023-01-30 21:55
【深度学习】笔记5:神经网络的正则化
2.正则化模型:使用二范数对二分类模型正则化,尝试避免过拟合;使用
dropout
法精简模型,同样是为了尝试避免过拟合。
眀滒玩闹
·
2023-01-30 07:42
深度学习通用训练步骤
深度学习通用训练步骤1、选择model并送入GPU2、加载权重(如果有)3、定义优化器、定义lr衰减机制4、定义loss并送入GPU5、Dataset()6、model.train()#指定为训练模式,解冻
dropout
S-Tatum
·
2023-01-30 05:36
python
深度学习
pytorch
神经网络
学习
BN、
dropout
的几个问题和思考
1、BN的scale初始化scale一般初始化为1.0。联想到权重初始化时,使用relu激活函数时若采用随机正太分布初始化权重的公式是sqrt(2.0/Nin),其中Nin是输入节点数。即比一般的方法大了2的平方根(原因是relu之后一半的数据变成了0,所以应乘以根号2)。那么relu前的BN,是否将scale初始化为根号2也会加速训练?这里主要有个疑点:BN的其中一个目的是统一各层的方差,以适用
lecturekeke
·
2023-01-29 10:19
tensorflow
深度学习
batch
normalization
dropout
稀疏自编码
tensorflow
深度学习
batch
normalization
dropout
稀疏自编码
【动手学深度学习】丢弃法
学习资料:代码实现_哔哩哔哩_bilibili1丢弃法1.1概念介绍4.6.暂退法(
Dropout
)—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)正则化(即降低权重w)通常被用来避免过拟合
Ya_nnnG
·
2023-01-29 09:24
深度学习
深度学习
《Web安全之深度学习实战》笔记:第二章 卷积神经网络
一、CNN算法通过cnn识别mnist数据集代码如下importtflearnfromtflearn.layers.coreimportinput_data,
dropout
,fully_connectedfromtflearn.layers.convimportconv
mooyuan天天
·
2023-01-27 11:16
Web安全之深度学习实战
深度学习
web安全
cnn
alexnet
vgg
【毕业设计】深度学习验证码识别算法研究与实现 - python 机器视觉
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Hi,大家好,这里是丹成学长的毕设系列文章!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!
caxiou
·
2023-01-27 08:03
大数据
毕业设计
python
深度学习
计算机视觉
Task6 神经网络基础
(和线性模型对比,线性模型的局限性,去线性化)深度学习中的正则化(参数范数惩罚:L1正则化、L2正则化;数据集增强;噪声添加;earlystop;
Dropout
层)、正则化的介绍。深度模型中
_一杯凉白开
·
2023-01-26 14:31
Dropout
Dropout
:ASimpleWaytoPreventNeuralNetworksfromOvertting1.Introduction深层神经网络包含多个非线性隐藏层,这使得它们具有很强的表达能力,能够学习输入和输出之间非常复杂的关系然而
weixin_37958272
·
2023-01-26 10:40
正则化
深度学习
神经网络
Yolov2模型——pytorch实现
YOLO9000:Better,Faster,StrongerYolov2的改进:1.批标准化(BatchNormalization):在conv后加入BN(conv不再使用bias),改善模型的收敛性,同时去掉
dropout
CV_Peach
·
2023-01-26 10:33
pytorch
深度学习
torch.nn.
dropout
和torch.nn.F.
dropout
torch.nn.
dropout
和torch.nn.F.
dropout
nn.
dropout
是调用F.
dropout
实现的nn.
Dropout
派生自nn.Module,nn.
Dropout
是模型钟的一层,
eight_Jessen
·
2023-01-25 07:11
python
python
深度学习
机器学习
神经网络
pytorch:model.train()、grad()、.add()、.add_()、.mul()、.mul_()、.exp()、.exp_()、.step())
对于
Dropout
,model.train()是随机抽取一部分网络连接来训练更新参数,而model.eval()是利用到了所有网络连接。常用的激活函数有relu、sigmoid、tan
开心邮递员
·
2023-01-24 11:53
python
tensorflow2.0北大课程笔记(二)
的输入是三维的卷积网络卷积计算单通道三通道感受野同样是55的图片经过两层33的卷积核作用和经过一层5*5的卷积核的感受野都是5,他们的提取能力是一样的,但是他们需要训练的参数不一样padding填充TF描述卷积层批标准化池化
Dropout
cmzz
·
2023-01-24 11:21
机器学习
神经网络
卷积
tensorflow
Yolo系列学习笔记
使用IOU做confidence;Loss=loss(bbox)+loss(confidende)+loss(classes);Yolov2:2016/12/25Bn:移除
dropout
,提升了2%map
吉良吉影想要平静的生活
·
2023-01-23 19:27
学习笔记
深度学习
计算机视觉
目标检测
李宏毅机器学习2022 HW2
通过添加
Dropout
,BatchNorm,调整使用的frame数量,以及隐层数目,可以通过StrongBaseline。代码入下:首先下载数据集#Mainlink!wget-Olibr
张十八员外
·
2023-01-23 11:08
李宏毅机器学习2022
python
深度学习
深度学习基础知识
scaletoarange3.1.2均值方差归一化(standardization)3.1.3RobustScaler3.2批归一化3.3归一化的作用4.过拟合4.1什么是过拟合4.2深度网络中随机丢弃神经元——
Dropout
zhao_crystal
·
2023-01-22 12:31
深度学习
深度学习
人工智能
Deep Learning Networks: CNN-, RNN-
持续整理中年份表:yearBasesCNN-RNN-其他1974BP1986JordanNet1989UAT1990ElmanNet1993SN1997BRNNLSTM1998LeNet52010ReLU2012
Dropout
DAAlexNet2014R-CNNSPPNetNINGRUGANAttention2015BNVGGFastR-CNNResNetFCN20
gogottt
·
2023-01-22 08:51
DL
cnn
深度学习
神经网络
rnn
cs231n作业:Assignment2-
Dropout
def
dropout
_forward(x,
dropout
_param):"""Performstheforwardpassfor(inverted)
dropout
.Inputs:-x:Inputdata
mrcoderrev
·
2023-01-21 16:34
cs231n
深度学习调参trick 调参技巧
一般通用的trick都被写进论文和代码库里了,像优秀的优化器,学习率调度方法,数据增强,
dropout
,初始化,BN,LN,确实是调参大师的宝贵经验,大家平常用的也很多。
包包算法笔记
·
2023-01-21 12:02
深度学习
自然语言处理
机器学习
深度学习:批归一化Batch Normalization
转载自:https://youzipi.blog.csdn.net/article/details/95906888批归一化和
Dropout
不能共存?
孙ちゃん(颖)♂
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2023-01-21 10:33
深度学习
从AlexNet到BERT:深度学习中那些最重要idea的最简单回顾
DennyBritz按时间总结的深度学习比较重要的idea集锦,推荐新人看,几乎给自12年以来最重要的idea都列了出来,这些idea可以说得上是养活了无数人,大家都基于这些发了无数的论文,它们依次是:AlexNet和
Dropout
zenRRan
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2023-01-21 10:31
神经网络
大数据
编程语言
计算机视觉
机器学习
深度学习入门基础CNN系列——批归一化(Batch Normalization)和丢弃法(
dropout
)
想要入门深度学习的小伙伴们,可以了解下本博主的其它基础内容:我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充(padding)与步幅(stride)深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念深度学习入门基础CNN系列——池化(Pooling)和Sigmoid、ReLU激活函数一、批归一化(BatchNormalization
心无旁骛~
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2023-01-21 10:53
深度学习基础
深度学习
cnn
batch
为什么深度神经网络验证集损失低于训练集
比如在损失函数中加入了L1,L2等正则项,或者
dropout
。正则化会牺牲训练精度,但是可以通过提高验证集和测试集的精度防止过拟合。
张博208
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2023-01-20 13:05
Train
Deep
Learning
tf.keras.layers.
Dropout
详解
目录tf.keras.layers.
Dropout
的作用tf.keras.layers.
Dropout
使用示例tf.keras.layers.
Dropout
的作用tf.keras.layers.
Dropout
象象家的小蜜桃
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2023-01-20 09:40
tensorflow2使用
keras
python
人工智能
深度学习基础篇: 常用的神经网络层
其实都是由一些常用的神经网络层搭建而来,只要我们明白了这些网络层,搭建一个模型就不再困难了神经网络搭建的方式有2种:顺序模型和函数式API计算机视觉常用的神经网络层:全连接层、二维卷积层、池化层、BN层、
dropout
Bonjour~Bridge
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2023-01-19 20:38
计算机视觉基础
机器学习
计算机视觉
深度学习
Pytorch学习笔记(9)———基本的层layers
卷积神经网络常见的层类型名称作用Conv卷积层提取特征ReLU激活层激活Pool池化——BatchNorm批量归一化——Linear(FullConnect)全连接层——
Dropout
————ConvTranspose
永不言弃的小颖子
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2023-01-19 18:13
pytorch学习
pytorch
深度学习
神经网络
PyTorch部分功能
nn部分层功能torch.nnConvdPool
Dropout
2021/11/10Gpu加速三要素torch.nnConvd输入矩阵维度:样本数、图像通道数、图像高度、图像宽度计算公式:作用:1.提取特征
一个人罢了
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2023-01-19 18:43
深度学习
计算机视觉
pytorch
PyTorch (三): 常见的网络层
目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层激活函数层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层
Dropout
层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss
连理o
·
2023-01-19 18:13
#
PyTorch
深度学习
神经网络
卷积神经网络
基于
Dropout
深度神经网络的手写体数字识别(Matlab)
一.
Dropout
方法简述深度神经网络包含多个非线性隐含层,这使得他们成为非常有表现力的模型,可以学习其输入和输出之间非常复杂的关系。
Alvin陈
·
2023-01-19 16:49
深度神经网络
深度学习 | 吴恩达深度学习课程2 Week1
2.3.2训练2.3.3预测2.4随机初始化2.4.1代码2.4.2训练2.4.3预测2.5抑梯度异常初始化2.5.1代码2.5.2训练2.5.3预测2.6总结3正则化3.1数据3.2代码3.3训练+预测4
dropout
4.1
写代码的阿呆
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2023-01-19 09:41
Python
深度学习
深度学习
初始化参数
dropout
正则化
梯度检验
Dropout
,Batch Normalization,Maxout
Dropout
浅层理解与实现:原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257作者:hjimce1.算法概述我们知道如果要训练一个大型的网络
sousouweiba
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2023-01-19 08:12
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