Dropout 第12页

tf.nn

腾讯云目录一、函数列表二、重要的API1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits2、tf.nn.softmax3、tf.compat.v1.nn.dropout4

Wanderer001·2023-01-17 22:08

PyTorch-1.10(九)--torch.nn的Transformer层、线性层和Dropout

TransformerLayersnn.TransformerTransformer模型nn.TransformerEncoderTransformer模型Encoder模块nn.TransformerDecoderTransformer模型Decoder模块nn.TransformerEncoderLayer由自注意力和前馈网络组成的TransformerEncoderLayernn.Trans

hanscal·2023-01-17 16:16

resnet残差思想和dropout在transformer中的一点小细节

看transformer代码代码然后看到nn.dropout()一个不一样的应用，这里我就来好好分享一下这个细节：下面代码实现的是上方红框的部分，重点在于平常我们的nn.dropout是在训练的时候增加网络的健壮性

懒懒的爬虫洪·2023-01-17 16:14

【阅读源码】Transformer的FFN机制源码解读（dropout）

def__init__(self,d_model,d_ff,dropout=0.1):super(PositionwiseFeedForward,self).

菜菜2022·2023-01-17 16:36

tf.layers使用之tf.layers.dense(...)

tf.layers.dense(…)全连接层（2）tf.layers.cinv2d(…):二维卷积层（3）tr.layers.conv2d_transpose(…):二维反卷机层（4）tf.layers.dropout

weixin_44928263·2023-01-17 09:49

从0开始，基于Python探究深度学习神经网络

Layer）的抽象3.线性层4.神经网络作为一个层的序列5.损失和优化6.示例：XOR重新实现7.其他激活函数8.示例：重新实现FizzBuzz9.softmax和交叉熵（cross-entropy）10.Dropout11

AI科技大本营·2023-01-16 13:21

A-Fast-RCNN算法详解（基于变形/遮挡场景）

A-Fast-RCNN算法详解（基于变形/遮挡场景）算法背景算法介绍算法对比算法详解损失函数基础网络：FastRCNN对抗神经网络AdversarialSpatialDropoutforOcclusionDropout

yangyi_hust·2023-01-16 12:18

ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling `build()` or calling

在使用keras构造lstm模型时遇到的报错，原代码：defbuild_model():model=Sequential()model.add(Dropout(dropout_rate))model.add

sisiel·2023-01-16 12:43

Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法，神经网络优化算法

1.训练误差和泛化误差对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？因为存在着训练误差和泛化误差：训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。训练误差的期望小于或等于泛化误差

午夜点点点·2023-01-16 10:00

吴恩达第二课笔记第一周-偏差和方差、正则化、归一化输入、梯度消失与梯度爆炸、梯度检验

1.偏差和方差通过查看训练集和验证集的错误率来判断方差和偏差情况高偏差、和高方差的解决办法不同：2、正则化（用来解决过度拟合问题，减小方差）L2正则化的过程dropout（随机失活）方法进行正则化：不同层的

奇迹皇皇·2023-01-16 10:00

Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法，神经网络优化算法看这一篇就够了

作者|mantch来源|知乎1.训练误差和泛化误差对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？因为存在着训练误差和泛化误差：训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。训练

AI科技大本营·2023-01-16 10:27

2.1 实战优化基础（划分数据集、欠拟合/过拟合/解决方案、L2正则化、dropout、数据增强、输入特征归一化、梯度消失/梯度爆炸、梯度检验）

如何划分数据集训练数据集、验证数据集、测试数据集小规模数据：7/3、6/2/2大规模数据：98/1/1、99.5/0.25/0.25训练一>验证->调整超参数一>训练一>验证->调整超参数……直到结果满意。数据的来源、质量、分部最好统一有的图片来自专业用户的高清精美拍摄，有的图片来自手机用户的模糊随意拍摄，训练的时候，最好分部一致。偏差/方差、欠拟合/过拟合拟合度：模型与训练数据的匹配程度过拟合（

bijingrui·2023-01-16 10:57

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十)

weixin_43114885·2023-01-16 08:50

因果推断6--多任务学习（个人笔记）

1.1问题描述1.2数据集1.3网络结构1.4结果2因果推断使用多任务方式2.1DRNet2.2Dragonet2.3Deepcounterfactualnetworkswithpropensity-dropout2.4VCNet3

万三豹·2023-01-16 08:08

深度学习——Dropout层

在深度学习当中常用的技术就是防止过拟合化的。往往会在全连接层这样参数比较多的层上使用在模型的训练阶段，让隐藏的神经元一部分工作，一部分不工作。（1）神经元工作与不工作的比例是在写程序的时候可以设置参数的。（2）把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。在做权重的调整

一套煎饼·2023-01-16 06:03

2.卷积神经网络之猫狗辨识

文章目录前言1.下载数据集2.创建小型数据集3.构建网络4.数据预处理5.训练模型6.绘制图像（损失率和精度）7.分析结果8.数据增强9.包含dropout层的新卷积神经网络10.训练这个包含dropout

太笨鸟·2023-01-15 18:48

《python深度学习》笔记（十八）：训练一个卷积神经网络

④dropout正则化，迭代过程中，随机丢弃神经网络的神经元。⑤earlystop,训练过程中，如果训练误差继

卷积战士·2023-01-15 18:46

Tensorflow学习--CNN代码分析

number1to10datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)2、数据处理(1)定义input的placeholder(2)定义dropout

k19_sunshine·2023-01-15 15:33

nn.Dropout、DropPath的理解与pytorch代码

文章目录理论dropoutDropPath代码问题：dropout中为什么要除以keep_prob?

研1菜鸟·2023-01-15 10:30

深度学习 12 正则化

欠拟合)，有以下几种方式：扩大网络规模，如添加隐藏层或者神经元数量寻找合适的网络架构，使用更大的网络结构，如AlexNet训练时间更长一些3.正则化的方式(防止过拟合)L2正则化(L1正则化使用很少)Dropout

处女座_三月·2023-01-15 09:54

PyTorch - 常见神经网络

文章目录LeNetAlexNetDropoutAlexNet网络结构torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG各网络VGG-16网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRULeNet1998

伊织code·2023-01-15 09:53

ImageNet classification with deep convolutional neural networks

创新点3.1非线性激活函数ReLU（提速）3.2多GPU训练（提速）3.3局部响应归一化（增强泛化能力，已不再使用）3.4重叠池化（轻微防止过拟合/提高准确率，不再使用）3.5数据增强（防止过拟合）3.6dropout4

每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2023-01-14 23:25

Vision Transformer

VisionTransformer代码实现VisionTransformer代码参考链接#vit模型中使用的正则化方法#类似于dropout#其含义为：在一个batch中，有drop_prob概率使若干个样本不会经过主干传播

v1dv1dv1d·2023-01-14 20:01

DGL踩坑留念

GraphConvolutionalNetworkforTextClassification的时候，模型准确度一直保持在62-64左右，无论采取什么方法都不能使得准确度继续上升，模型如下：importtorch.nnfromtorch.nnimportModule,ReLU,Dropoutfromdgl.nn.pytorchimportGraphConvclassGCN_Mod

kun996·2023-01-14 15:46

【论文解读】yolo-v2

图：yolo网络架构BatchNormalization在YOLO所有的卷积层后面添加了NB，在不需要其它形式的正则化的情况下NB极大地加速了收敛，并且不用dropout也不会出现过拟合，mAP获得了%

昌山小屋·2023-01-14 13:56

神经网络模型之GRU门控循环单元

GRU门控循环单元原理：内部的Resetgate和Updategate是可训练的并且他们可以影响隐藏状态和输入特征的大小，Rt和Zt的取值都是在0-1之间，这样功能就有点类似于dropout，不过其中的参数是可学习的

时代新人0-0·2023-01-14 10:48

[bert4keras].weights权重文件转换成.ckpt格式，便于build_transformer_model方法加载

config_path,checkpoint_path,model='roformer',application='unilm',with_pool='linear',with_mlm='linear',dropout_rate

xxyAI·2023-01-14 08:53

使用MindSpore调试调优中的算法问题

又例如，MindSpore中，DropOut第一个参数为保留的概率，和其它框架正好相反（其它框架为丢掉的概率），使用时需要

小乐快乐·2023-01-14 03:27

AlexNet论文学习

2.适合的梯度下降函数（Relu）可以加速训练3.GPU并行运算更加迅速4.数据增广、批处理训练dropout、池化操作、LRN正则化可以减少过拟合摘要Alex小组训练了一个DCNN，由五个卷积层，一些

20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

AlexNet学习

在全连接的前两层使用Dropout随机失火神经元，来减少过拟合。过拟合根本原因：模型设计过于复杂，参数训练过多，训练数据少。导致拟合的函数完美预测训练集，但对新数据的测试

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

神经网络调优全过程模拟,图神经网络组合优化

先进一步拟合数据，让网络变得更深及更宽，具体可以的话128个节点可以继续加大，两层网络可以继续加深，以及选取更小的学习率（0.01或者1e-4，1太可怕了）等到可以拟合数据了以后，再调节过拟合的问题，具体来说使用dropout

aifans_bert·2023-01-13 11:04

老卫带你学---keras画acc和loss曲线图

importprint_functionimportnumpyasnpimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout

老卫带你学·2023-01-13 10:07

利用tensorflow.keras创建四层神经网络并绘制loss和accuracy曲线，打印和生成神经网络模型图

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.modelsimportSequential#引入引入网络模型fromtensorflow.keras.layersimportDense,Dropout

如若是说·2023-01-13 10:35

Pytorch、TensorFlow、Keras如何固定随机种子

1.可能引入随机性的地方cuDNN中大量nondeterministic的算法GPU多线程多个num_workers带来的随机性来自复杂模型的随机性（比如一些版本的RNN和LSTM、Conv、Dropout

木头年糕·2023-01-12 23:51

L1、L2、Batch Normalization、Dropout为什么能够防止过拟合呢？

1、L1正则化L1正则化算法用来防止过拟合时，是在损失函数上加入∣∣w∣∣||w||∣∣w∣∣，如下式所示：在优化损失函数的时候L1正则化会产生稀疏矩阵，导致一部分w为0，注意这也是L1正则化的核心思想。产生稀疏矩阵之后，一部分w为0，一部分不为0，这样即可对特征进行选择。选择比较重要、明显的特征作为分类和预测的依据，抛弃那些不重要的特征。2、L2正则化L2正则化算法用来防止过拟合时，是在算是函数

Tom Hardy·2023-01-12 17:46

出现过拟合怎么办？

Dropout:Dropout是一种在深度学习中防止过拟合

我想要身体健康·2023-01-12 17:41

动手学深度学习-李沐（8）

一、dropout丢弃法1、动机一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒丢弃法：在层之间加入噪音——正则2、方法给定一个概率，一定概率变成0，一定概率使得元素变大期望不发生变化3、使用4、总结丢弃法将一些输出项随机置

Everyyang·2023-01-12 11:49

解决方案总结RuntimeError: CUDA error: out of memory

2.方法二：修改网络结构修改隐层节点数，尽量让linear层的结点数变小加dropout,pooling检查有迭代的地方

Dr. 卷心菜·2023-01-11 18:13

深度学习中各个模型简介

模型名称模型简介AlexNet首次在CNN中成功的应用了ReLU,Dropout和LRN，并使用GPU进行运算加速。

心无旁骛~·2023-01-11 18:05

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）除外。

m0_72579657·2023-01-11 10:31

Pytorch踩坑记录：关于用net.eval()和with no grad装饰器计算结果不一样的问题

不重新计算输入数据的均值和方差，dropout会让所有激活单元都通过。2、withtoch.no_grad()用withnograd()，BN层仍会计算输入数据的方差和均值，DropOut会按照设定的

西柚西柚xiu·2023-01-11 08:08

mmdetection源码解读（三）

一：PyTorch中model.train()和model.eval()的区别和作用：model.train()：启用BatchNormalization和Dropoutmodel.eval()：不启用

sdlkjaljafdg·2023-01-11 07:31

alexnet实现cifar-10分类

激活函数简介Relu激活函数代码实现softmax激活函数kerasKeras是什么keras常用函数Dense()函数--全连接层Conv2D（）函数--卷积层MaxPooling2D()函数--池化层Dropout

郭小傻·2023-01-11 06:40

卷积神经网络模型训练,深度卷积网络基本模型

其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。

普通网友·2023-01-11 01:17

yolov2详细讲解

改进方法介绍----1.BatchNormalization（批归一化）yolov2中在每个卷积层后加BatchNormalization(BN)层，去掉了dropout层。B

okey.king.cn·2023-01-11 01:13

YOLO 系列：YOLO V2模型讲解

PascalVoc与ImageNet数据集进行一个联合训练，最终可检测类别超过9000.模型性能：YOLOV2中的各种尝试：BatchNormalization：帮助训练收敛，帮助模型正则化，可不再使用Dropout

椰楠liu·2023-01-11 01:42

丹琦女神的对比学习新SOTA，在中文表现如何？我们补充实验后，惊了！

在小屋这篇《丹琦女神新作：对比学习，简单到只需要Dropout两下》推出后，苏神发来了他在SimCSE上的中文实验，实验结果表明在不少任务上SimCSE确实相当优秀，能明显优于BERT-whitening

zenRRan·2023-01-11 00:01

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

目录一、训练集train/验证集dev(val)/测试集test二、偏差/方差三、正则化（解决高方差）（L2正则化）四、正则化如何预防过拟合五、Dropout正则化（最常用：inverteddropout

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

吴恩达深度学习课程第二章第一周编程作业

02.2参数随机初始化2.3抑梯度异常初始化2.4主控函数2.5测试结果对比2.5.1初始化为02.5.2随机初始化参数2.5.3抑梯度异常初始化3.模型正则化3.1未使用正则化3.2L2正则化3.3dropout

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:33

pytorch-权重衰退（weight decay）和丢弃法（dropout）

2、丢弃法（只能用于全连接层）dropout不改变其输入的期望值，只在模型训练的时候使用有p的概率，hi会清零有1-p的

我渊啊我渊啊·2023-01-10 17:42

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