Dropout 第2页

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。

蒸饺与白茶·2024-01-09 21:56

基于LSTM的气候变化预测源码

importpandasaspdimportosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcollectionsimportCounterfromtensorflow.kerasimportModelfromtensorflow.keras.layersimportInput,LSTM,Dropout

赵丫丫·2024-01-09 21:49

keras 例子

基于多层感知机的softmax分类fromkeras.modelimportSequentialfromkeras.layresimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD

Liam_ml·2024-01-09 18:50

经典论文之（一）——Alexnet

Alexnet简介背景数据集体系结构RectifiedLinearUnitnonlinearity（ReLU）在多个GPU上训练总体架构减少过拟合dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介

维斯德尔·2024-01-08 12:40

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索

维斯德尔·2024-01-08 12:10

参数更新方法初始值抑制过拟合 Batch Normalization等《深度学习入门》第六章

此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout等正则化方法，并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用

Dirac811·2024-01-08 05:11

深度学习

bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论2：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

BN(Batch Normalization)批归一化

Google于2015年提出的加快神经网络收敛的方法link批归一化和Dropout能否共存的解读link

emm_simon·2024-01-07 13:53

PyTorch新手学习实战：解析 Dropout Layers应用，完整指南与代码示例

目录torch.nn子模块DropoutLayers详解nn.Dropout用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.Dropout1d用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.Dropout2d用途用法使用技巧注意事项代码示例

E寻数据·2024-01-07 11:25

降噪自编码器（Denoising Autoencoder）

以下是降噪自编码器的主要特点和工作原理：1.噪声引入：在训练阶段，降噪自编码器将输入数据添加一些噪声，例如高斯噪声或随机失活（randomdropout）。这样的操作迫使网络学习对输入的噪声具有

不做梵高417·2024-01-06 20:24

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。特别之处:引入了深层网络和GPU加速计算

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

nn.Dropout

众所周知nn.Dropout是用在全连接层按照一定的概率断开某些神经元的连接，在训练阶段使用，是防止过拟合的手段，通常用在一个全连接层之前。

HRU_3912·2024-01-04 19:10

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习，生成的目标就是未经修改的输入，语言处理中根据给定

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

文章目录前言十六个转换函数具体介绍view()t()permute()unsqueeze()squeeze()transpose()cat()stack()chunk()flip()relu()dropout

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:47

过拟合 Dropout

为解决这一问题，研究了许多方法，其中Dropout是最常见的方法之一。

地平线上的背影·2024-01-03 17:03

python中[None, :]的用法

def__init__(self,embed_dim,max_position_embeddings=1024,dropout=0.0):super().__init__(

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:04

Resnet BatchNormalization 迁移学习

时间：2015网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块使用BatchNormalization加速训练（丢弃dropout）层数越深效果越好？

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层5、Dropout

小白学习记录·2023-12-31 18:19

调参

因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh，relu5学习率6dropout7

writ·2023-12-31 15:29

竞赛保研基于机器视觉的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

iuerfee·2023-12-31 06:37

Evidential Deep Learning to Quantify Classification Uncertainty

文章链接：https://arxiv.org/abs/1806.01768一、概述近年来，神经网络在不同领域取得了革命性的进步，尤其是在dropout、normalization以及skipconnection

Rad1ant_up·2023-12-30 07:06

【提高准确率方法总结】

对数据进行预处理4.调节batch_size大小5.设置shuffle=True6.调节学习率（learningrate）7.权重衰减（weight_decay）8.适当增加训练轮次（num_epochs）9.dropout

【网络星空】·2023-12-30 06:40

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络

《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU

失舵之舟-·2023-12-30 05:33

LSTM和GRU网络的高级运用实例

在这个例子中，我们可以使用很多高级数据处理功能，例如我们可以看到如何使用"recurrentdropout"来预防过度拟合，第二我们会把多个LTSM网络层堆积起来，增强怎个网络的解析能力，第三我们还会使用到双向反复性网络

望月从良·2023-12-30 00:15

[DL]深度学习_AlexNet

AlexNet1、详细介绍2、网络框架二、网络详解1、首次使用ReLu激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling)5、数据增强6、Dropout

IAz-·2023-12-29 06:58

深度学习中的Dropout

1Dropout概述1.1什么是Dropout在2012年，Hinton在其论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:06

CS231n 作业答案

KNNSVMSoftmaxTwolayernetFeatures第二次作业原始包下载：作业二完成包地址：作业二JupyterNotebook结果：FullyConnectedNetsBatchNormalizationDropoutConvolutionalNetworksTensorf

tech0ne·2023-12-23 04:00

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

我们知道transformer中的正则化除了使用常见的dropout，还使用了labelsmoothing，也就是标签平滑。

前行的zhu·2023-12-23 02:51

我们谈一下标签正则化（标签平滑、知识蒸馏、知识精炼）

为了解决这个问题，已经开发了许多正则化方法，包括参数正则化（例如dropout）、数据正则化（例如数据增强）和标签正则化（例如标签平滑），以避免过度拟合问题。

fond_dependent·2023-12-23 02:50

网络优化（五）——正则化

文章目录1.L1和L2正则化2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑正则化是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法，比如引入约束、增加先验、提前停止等。

Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

AlexNet

AlexNet本质上相当于一个更深更大的LeNet，相比于LeNet的主要改进有下面三个：丢弃法：用丢弃法来做正则，在多个全连接层组成的多层感知机里面使用了丢弃法（Dropout）。

奉系坤阀·2023-12-22 03:02

我对过拟合的理解

、发生过拟合的主要原因（1）数据有噪声（2）训练数据不足，有限的训练数据（3）训练模型过度导致模型非常复杂3、如何防止（1）获取和使用更多的数据（数据集增强）（2）采用合适的模（3）降低特征的数（4）Dropout

王永翔·2023-12-19 07:25

计算机视觉中的细节问题(五)

(3)、残差网络ResNet的原理(4)、BatchNormalization(批归一化)(5)、Bottleneck的含义(6)、Dropout(7)、RPN的原理(8)、FastR-CNN的多任务损失

Wanderer001·2023-12-18 09:45

暂退法(丢弃法)

在深度学习中，丢弃法（Dropout）是一种常用的正则化技术，旨在减少模型的过拟合现象，可能会比之前的权重衰减(WeightDecay)效果更好。

奉系坤阀·2023-12-18 08:37

再探循环神经网络

降低过拟合在之前的讨论中，我们经常聊起过拟合的问题，我们一般判断训练的网络什么情况下算作训练完成，查看其精度和损失时，也都看的是其过拟合之前的数据，避免过拟合的一种方法是用dropout方法，随机清零的方式去实现

我是任玉琢·2023-12-18 07:16

LDO和DCDC的区别

LDO即LowDropoutRegulator，是一种低压差线性稳压器。有低压差功能的线性稳

南有孤岛°·2023-12-17 02:26

50mA、24V、超低 IQ、低压降稳压器

一、DescriptionTheTPS715low-dropout(LDO)voltageregulatorsofferthebenefitsofhighinputvoltage,low-dropoutvoltage

攻城狮Wayne·2023-12-16 02:04

【PyTorch】暂退法（dropout）

文章目录1.理论介绍2.实例解析2.1.实例描述2.2.代码实现2.2.1.主要代码2.2.2.完整代码2.2.3.输出结果1.理论介绍线性模型泛化的可靠性是有代价的，因为线性模型没有考虑到特征之间的交互作用，由此模型灵活性受限。泛化性和灵活性之间的基本权衡被描述为偏差-方差权衡。线性模型有很高的偏差，因此它们只能表示一小类函数，但其方差很低，因此它们在不同的随机数据样本上可以得出相似的结果。神经

盛世隐者·2023-12-15 20:12

抑制过拟合——Dropout原理

抑制过拟合——Dropout原理Dropout的工作原理实验观察在机器学习领域，尤其是当我们处理复杂的模型和有限的训练样本时，一个常见的问题是过拟合。

征途黯然.·2023-12-05 19:53

Unit 4复盘日志

Part11，从本单元中我学到的最重要的概念Stayhungry,stayfoolish2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读:dropoutofcollege辍学

政行一班王佳伊24·2023-12-05 14:06

SimCSE论文阅读

(通过dropout作为噪声)负样本pair：Thenwetakeothersentencesinthesamemini-batchas“negatives”任务：themodelpredictsthepositiveoneamongthenegatives

银晗·2023-12-05 10:20

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，

遇见百分百·2023-12-04 05:21

CV baseline概览|AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类

AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1ReLU非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4重叠池化3.5整体架构4减轻过拟合4.1数据增强4.2Dropout

源代码•宸·2023-12-04 01:26

nn.dropout 导致报错 one of the variables needed for gradient computation has been modified...

oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor...,经过修改，发现问题在如下代码：n.Dropout

微凉的衣柜·2023-12-04 00:07

每天五分钟计算机视觉：AlexNet网络的结构特点

3、Alex使用了dropout层，这可以有效地防止过拟合的问题。4

幻风_huanfeng·2023-12-03 06:51

【动手学深度学习】(七)丢弃法

文章目录一、理论知识二、代码实现2.1从零开始实现Dropout2.2简洁实现【相关总结】np.random.uniform(low，high，size)astypetorch.rand()一、理论知识

释怀°Believe·2023-12-03 04:22

transformer入门例子

Transformer模型classTimeSeriesTransformer(nn.Module):def__init__(self,input_size,num_layers,num_heads,dropout

AI视觉网奇·2023-12-02 17:34

MAGIC||利用流形学习还原单细胞的基因表达

单细胞转录组测序数据由于测序技术的问题，常常难以捕获到低表达的基因，从而出现大量的零值，这些零值通常被称为“dropout”。

生信编程日常·2023-12-01 21:15

yolov4、yolov5优化策略

4.DropBlock：（之前的dropout是随机选择点，现在吃掉一个区域）。5.Label

学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:06

python可变参数*args和kwargs、函数调用时的args

可变参数*args和**kwargs今天在看代码时遇到这样一段代码：hparams={'num_outputs':10,'num_hiddens_1':256,'num_hiddens_2':256,'dropout

月见团子tsukimi·2023-12-01 11:41

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