E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
Dropout
深度学习--解决模型过拟合的问题
2.减小网络大小3.添加权重正则化4.添加
dropout
正则化(丢弃一些输出数据)三、实战操作减低过拟合1.减小网络大小2.添加权重正则化3.添加
dropout
正则化一、过拟合1.什么是过拟合你刚开始训练出来的模型是不是在留出的验证数据上的性
马里奥w
·
2022-12-07 00:32
深度学习
船轨迹预测
网络参数调整:包括调整神经元个数还有
dropout
率,似乎效果影响不大。单模型变双模型:因为是要预测两个数据坐标,我尝试用两个模型分别预测经度和纬度,效果有提升类seqtoseq的LSTM:预
摸鱼RPA
·
2022-12-06 23:07
人工智能
pytorch的model.train()和model.eval()用法和区别,以及model.eval()和torch.no_grad()的区别
model.train()和model.eval()的区别主要在于BatchNormalization和
Dropout
两层。
人工智能有点
·
2022-12-06 22:53
AI之旅
函数用法
pytorch
深度学习
python
pytorch学习笔记一:model.train()与model.eval()
model.train()与model.eval()的用法 如果模型中有BN层(BatchNormalization)和
Dropout
,需要在训练时添加model.train(),在测试时添加model.eval
只争朝夕^ω^)↗
·
2022-12-06 22:22
深度学习
model.train()&&model.eval()&&with torch.no_grad()用法
1.model.train()启用BatchNormalization和
Dropout
如果模型中有BN层(BatchNormalization)和
Dropout
,需要在训练时添加model.train(
爱睡觉的柏拉图
·
2022-12-06 22:52
计算机视觉
深度学习
pytorch
batch
python
pytorch学习笔记-网络训练中,model.train() model.eval()的使用
1.model.train()启用BatchNormalization和
Dropout
。
冲上云霄!
·
2022-12-06 22:52
python
pytorch中model.train()和model.eval()的区别
model.train()和model.eval()的区别主要在于BatchNormalization和
Dropout
两层。
想念@思恋
·
2022-12-06 22:52
pytorch
pytorch
神经网络
深度学习
pytorch中model.train(),model.eval() 和 torch.no_grad()的区别
1.model.train()如果模型中有BN层或
Dropout
层,model.train()是保证训练时BN层能够用到每一批数据的均值和方差,对于
Dropout
,model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数
orangerfun
·
2022-12-06 22:51
pytorch
深度学习
python
Pytorch学习笔记
Pytorch学习笔记model.train()和model.eval()作用model.train()和model.eval()作用如果模型中有BN层(BatchNormalization)和
Dropout
qq_38420710
·
2022-12-06 22:51
笔记
人工智能
pytorch
深度学习模型的model.train() 和 model.eval()
因此在验证和测试做model.eval()时,框架会自动把BN和
DropOut
固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的ba
Joker 007
·
2022-12-06 22:47
Pytorch
深度学习
人工智能
NLP经典论文:TextCNN 笔记
NLP经典论文:TextCNN笔记论文介绍模型结构整体模型输入输出整体流程流程维度输入层输入输出卷积层和ReLu激活输入输出过程maxpooling池化层输入输出全连接
dropout
层与softmax层输入输出过程训练过程优化目标预测过程文章部分翻译
电信保温杯
·
2022-12-06 15:59
论文笔记
自然语言处理
cnn
深度学习
深度学习---确保每次训练结果一致的方法
在神经网络中,最常见的随机性包含以下几个地方:初始化的随机性,比如权值正则化的随机性,比如
dropout
层的随机性,比如词嵌入最优化的随机性,比如随机优化解决方案:设置随机数字生成器的种子1)设置Torch
L888666Q
·
2022-12-06 07:20
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
程序人生
神经网络
model.eval()是否开启 BN 和
Dropout
的不同
多次排查发现,原来就是只缺一个model.eval()哇,重大教训,我debug好久,在小姑娘面前翻车…在文档中nn.Module(torch)或者nn.Layer(Paddle)的eval都是说会影响
Dropout
氵文大师
·
2022-12-06 06:54
paddlepaddle历险记
python
深度学习
PSO优化LSTM
环境:python、TF2优化的参数有:神隐藏神经元个数,
dropout
比率,batch_size这个可以根据自己的意愿改。
hello_wangj
·
2022-12-05 20:50
lstm
人工智能
python
pso
循环神经网络知识总结
循环神经网络知识总结一、概念部分RNN中的
Dropout
Dropout
可以理解为bagging。在训练阶段,在每次迭代中,按一定比例随机丢弃神经元之间的连接来改变网络结构,以实现训练不同网络的目的。
Matt_sh
·
2022-12-05 17:54
机器学习\深度学习理论知识
深度学习
python
神经网络
机器学习调参技巧
例如增加网络层数,增加节点数,减少
dropout
#Super Pig
·
2022-12-05 13:00
基础必备
人工智能
深度学习
ValueError:Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,1024])
ValueError:Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining,gotinputsizetorch.Size([1,1024])报错原因:网络中含有bn或
dropout
bksheng
·
2022-12-05 12:44
深度学习
pytorch
卷积神经网络CNN特点功能及其缺陷
卷积神经网络CNN特点功能及其缺陷卷积神经网络(CNN)中的模块及其功能作用CNN的目的特征卷积与特征提取卷积的特点:局部感知、参数共享、多核Down-Pooling多层卷积池化激活函数的意义LRN的催化与抑制
Dropout
一只不出息的程序员
·
2022-12-05 11:23
杂杂碎碎
神经网络:测试集的loss不降,杂乱无章解决方法
试了很多种方法,包括调整参数batch_size,learning_rate,
dropout
随机失活层的比率,loss都没有任何改善。!!!调整数据的排序。
杏酱面包葡萄柚
·
2022-12-05 11:16
神经网络
深度学习
神经网络模型训练集和测试集loss不下降原因汇总
L1、L2以及
Dropout
是为了防止过拟合的,当训练集loss下不来时,
十三吖
·
2022-12-05 10:09
神经网络
深度学习
机器学习
损失函数
loss
Keras:如何保存模型并继续训练?
importnumpyasnpfromnumpy.testingimportassert_allclosefromkeras.modelsimportSequential,load_modelfromkeras.layersimportLSTM,
Dropout
哈_哈,笑一个吧!
·
2022-12-05 09:18
graduate
python
tensorflow
keras
深度学习
TensorFlow学习笔记4——正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、
dropout
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在trainingdata上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work。为了防止overfitting,可以用的方法有很多
你行你上天
·
2022-12-05 02:15
tensorflow
tensorflow
过拟合
正则化
机器学习
PyTorch框架学习十六——正则化与
Dropout
PyTorch框架学习十六——正则化与
Dropout
一、泛化误差二、L2正则化与权值衰减三、正则化之
Dropout
补充:这次笔记主要关注防止模型过拟合的两种方法:正则化与
Dropout
。
slight smile
·
2022-12-05 02:15
PyTorch
pytorch
深度学习
机器学习
神经网络
keras添加L1正则化,L2正则化和
Dropout
正则化及其原理
一、什么是正则化,用来干嘛的?正则化(regularization),是指在线性代数理论中,不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的,而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。因为机器学习的理论来源于数学,正则化的概念被很好的引用到机器学习模型中,主要作用是防止模型过拟合。我们的模型训练时,比如常见的深度学习模型,可能往往会因为
Guapifang
·
2022-12-05 02:15
深度学习
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
计算机视觉
正则化的方法(L1、L2、
dropout
等)原理与实现
一、引入原因正则化是为了处理过拟合问题,关于什么是过拟合,可查看这篇博客https://blog.csdn.net/weixin_45459911/article/details/105769370二、正则化的常用方法1、增大训练集训练的数据集规模越大,越不容易发生过拟合,但是这点往往受限于实际要求,所以有的时候很难实现。2、L1&L2范数1、范数的数学定义假设x是一个向量,它的LpL^pLp范数
工藤旧一
·
2022-12-05 02:15
#
机器学习
机器学习
深度学习中的正则化——L1、L2 和
Dropout
在本文中,我们将介绍最流行的正则化技术,称为L1、L2和
dropout
。文章目录1.回顾:过拟合2.什么是正则化?3.L2正则化4.L1正则化5.为什么L1和L2正则化有效?
点PY
·
2022-12-05 02:44
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
opencv 分割合并通道
原文链接:opencv分割合并通道上一篇:TensorFlow
dropout
函数下一篇:opencv颜色空间提取各个通道的数据并显示,对比结果设置某一个通道数据为0importcv2ascvimg=cv.imread
阿豪boy
·
2022-12-04 22:55
opencv
计算机视觉
python
js
数据分析
Dropout
解析
第四篇
Dropout
解析代码实现文章目录深度学习系列前言一、基础知识1.
Dropout
改变模型怎么理解?
GDUT 小胖鱼
·
2022-12-04 20:31
DeepLearning
深度学习
人工智能
《Python深度学习》第四章笔记
2.2K折验证2.3带有打乱数据的重复K折验证3.数据预处理、特征工程、特征学习3.1神经网络的数据预处理3.2特征工程4.降低过拟合以及将泛化能力最大化4.1减小网络大小4.2添加权重正则化4.3添加
dropout
烟雨行客
·
2022-12-04 15:34
深度学习
python
人工智能
【学习笔记】《Python深度学习》第六章:深度学习用于文本和序列
实例:使用LSTM进行IMDB电影评论分类3循环神经网络的高级用法3.1温度预测问题3.2准备数据3.3基于常识、非机器学习的基准方法3.4一种基本的机器学习方法3.5第一个循环网络基准3.6使用循环
dropout
Schanappi
·
2022-12-04 15:58
深度学习笔记
python
深度学习
学习
pytorch中的
dropout
nn.
Dropout
a=torch.randn([2,2,2])#tensor([[[2.3227,1.2603],#[0.2886,-1.2973]],#[[-1.3519,-0.9159],#[-0.0327,1.2753
今晚月亮有点圆
·
2022-12-04 14:38
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
python
什么是批标准化 (Batch Normalization)
什么是批标准化(BatchNormalization)每层都做标准化你再也不用去理会过拟合中
dropout
、L2正则项参数的选择问题,采用BN算法后,你可以移除这两项了参数,或者可以选择更小的L2正则约束参数了
weixin_53002252
·
2022-12-04 09:40
深度学习tf
深度学习
算法
网络
复习2: 归一化、正则化、BN、IN、LN、GN原理- 为什么BN可以替代正则化、batch-size大小对训练/BN的影响、为什么正则化可以防止过拟合?
目录归一化、正则化、BN、IN、LN、GN原理featurescaling特征缩放、归一化、标准化、中心化批量归一化BN、IN、Ln、GN拟合问题、正则化、
dropout
归一化、正则化、BN、IN、LN
qq_33666011
·
2022-12-04 09:03
shallow
neural
network
机器学习
深度学习
神经网络
Keras模型测试准确率震荡大
Keras训练了一个模型,发现模型的训练accuracy和测试accuracy的准确率偏差比较大,如下在问了些大佬后(感谢大佬),我的这个原因很可能是因为过拟合导致的差距比较大,之后在每个层之间都加入了
dropout
John_LOVEMM
·
2022-12-04 08:13
深度学习
Keras过拟合
验证集准确率震荡
Keras里dropout
双向LSTM+Attention程序代码及详细说明
//导入需要用到的库importkeras.backendasKfromkeras.layersimportMultiply,
Dropout
,Bidirectional,LSTMfromkeras.layers
ζ
·
2022-12-04 07:13
python
深度学习
机器学习
网络
信号处理
卷积神经网络案例:中文字体识别——隶书和行楷
1.2AlexNet网络结构:8层卷积层池化层卷积层池化层卷积层卷积层卷积层池化层输出层:三个全连接层1.3AlexNet创新点:成功使用ReLU作为CNN的激活函数;使用
Dropout
随机忽略一
博学之审问之
·
2022-12-04 07:06
TensorFlow深度学习
深度学习
tensorflow
卷积神经网络
神经网络
dropout
学习记录
初印象:
dropout
通过随机的将一些输出置为零来增强学习性能实现
dropout
的难点在于如何生成mask使用情况:在深度学习中模型参数太多训练样本太少训练出来的模型容易产生过拟合实际执行:在每个训练批次中忽略一半的特征
pure a~
·
2022-12-04 07:34
笔记
学习
深度学习
深度学习TF—11.Auto-Encoders自编码器
文章目录一、自编码器原理二、Auto-Encoders的变种1.DenoisingAutoEncoders2.
Dropout
AutoEncoder3.AdversarialAutoEncoders(AAE
哎呦-_-不错
·
2022-12-04 02:33
#
深度学习-Tensorflow
自编码器
pytorch基础(十)-自编码器AutoEncoder
目录无监督学习AutoEncoderPCA和Auto-EncoderdenoisingAutoEncoders去噪自编码器
Dropout
AutoEncoderAdversarialAutoEncoder
sherryhwang
·
2022-12-04 02:28
pytorch
pytorch
深度学习
神经网络
卷积神经网络学习笔记-分类网络(一)
1.使用了多块GPU进行加速2.在全连接前两层使用了
dropout
随机失活的技术,减少过拟合其结构如下图所示:1.2Alexnet
h奕明
·
2022-12-03 13:05
分类网络
cnn
学习
人工智能
module ‘tensorflow.compat.v2.__internal__‘ has no attribute ‘register_clear_session_function‘ 解决方法
fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,
Dropout
,Activationfromkeras.optimizersimportSGD
SkyeCat
·
2022-12-03 08:20
Machine
Learning
tensorflow
python
深度学习
pytorch中nn.RNN()汇总
nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers=1,nonlinearity=tanh,bias=True,batch_first=False,
dropout
=0,bidirectional
·
2022-12-03 08:25
使用wandb进行模型训练可视化 |pytorch 神经网络 深度学习
key登陆在训练代码里面导入#Insidemymodeltrainingcodeimportwandbwandb.init(project="my-project")声明超参数wandb.config.
dropout
增速可视化
·
2022-12-03 07:55
深度学习
人工智能
计算机视觉
python
神经网络
python—搭建多层感知机MLP
#-*-coding:utf-8-*-###搭建多层感知机MLP###fromkeras.modelsimportSequentialfromkears.layers.coreimportDense,
Dropout
Y_ni
·
2022-12-03 01:19
Python数据分析和数据挖掘
python
深度学习
开发语言
数据挖掘
数据增强的原理和指导方法
要解决过拟合问题,目前实施的策略主要分为两个方向:1.模型结构的改进
Dropout
正则化方法BatchNormalization正则化方法迁移学习2.数据集的改进数据增强(本节关注的内容)数据增强是一种解决过拟合问题的非常有效的方法
行路南
·
2022-12-03 01:18
数据增强
计算机视觉
深度学习——超参数的验证
前言前文说到了由于训练数据少、神经网络复杂导致的过拟合,对于简单的网络可以采用权值衰减的方法拟制过拟合,但对于复杂的网络情况采用
Dropout
方法。
压垮草的骆驼
·
2022-12-02 23:16
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习——“学习”过程中的更新方法
②为了解决过拟合的问题,引入了权值衰减、
Dropout
等正则化方法。③BatchNormalization方法。参数的更新“学习”的目的是为了找到使得损失函数的值尽可能小的参数,这个过程叫做最优化。
压垮草的骆驼
·
2022-12-02 23:45
深度学习
深度学习
python
深度学习:权重衰减(weight decay)与学习率衰减(learning rate decay)
提高泛化能力避免过拟合的方法有很多:earlystopping、数据集扩增(Dataaugmentation)、正则化(Regularization)包括L1、L2(L2regularization也叫weightdecay),
dropout
Allen Chou
·
2022-12-02 23:43
深度学习
机器学习
深度学习
bert微调
还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力(layer
dropout
)。总体思想是将权重矩阵中不重要的参数设置为0,结合稀疏矩阵来进行存储和计算。
芝麻糊了517
·
2022-12-02 19:37
bert
python
人工智能
丹琦女神新作:对比学习,简单到只需要
Dropout
两下
苏神:直接用
dropout
,居然work了。真见鬼了......奥多多奥多多:这篇有说法的。抱着一颗好奇的心
夕小瑶
·
2022-12-02 15:24
人工智能
自然语言处理
机器学习
深度学习
计算机视觉
上一页
15
16
17
18
19
20
21
22
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他