Dropout

8月3日Pytorch笔记——Regularization、卷积神经网络、数据增强

过拟合&欠拟合二、Train-Val-Test划分三、Regularization1、L1-regularization2、L2-regularization四、动量与学习衰减率五、Earlystop&Dropout
Ashen_0nee·2022-11-27 03:58

pytorch——AlexNet——训练花分类数据集

：霹雳吧啦Wz_太阳花的小绿豆_CSDN博客-深度学习,Tensorflow,软件安装领域博主目录数据集下载训练集与测试集划分“split_data.py”Alexnet讲解：名称解读1）过拟合：2)Dropout
heart_6662·2022-11-26 21:43

pytorch 交叉验证_Pytorch中我们所经过的 “坑”

一、调皮的dropout这个在利用torch.nn.functional.dropout的时候，其参数为：torch.nn.functional.dropout(input,p=0.5,training
weixin_39585761·2022-11-26 12:24

Tensorflow复现DenseNet — cifar-10正确率91%

Tensorflow复现DenseNet一.网络特性1.从根本解决问题2.更少的参数3.避免梯度消失二.网络结构三.完整代码:四.训练结果五.问题记录1.参数配置2.dropout的使用偶然了解到一种据说比
菜佳乐·2022-11-26 11:36

深度半监督学习笔记（三）：一致性正则化

Pi-model：通过dropout作为噪声源，利用了网络的dropout随机性使得网路更加强壮。TemporalE
IRONFISHER·2022-11-26 10:27

Vision Transformer入门解析

目录结构输入可训练的参数[class]token、PositionEmbeddingDropout结构LinearProjectionofFlattenedPatches(Embedding层)TransformerEncoder
luemeon·2022-11-26 09:36

联邦学习笔记--论文汇总（十三）

AdaptiveFederatedDropout:ImprovingCommunicationEfficiencyandGeneralizationforFederatedLearning自适应联邦剪枝
35岁北京一套房·2022-11-26 06:43

数据增强实测之cutout

cutout是2017年提出的一种数据增强方法，想法比较简单，即在训练时随机裁剪掉图像的一部分，也可以看作是一种类似dropout的正则化方法。
一个菜鸟的奋斗·2022-11-26 05:07

使用数据增强从头开始训练卷积神经网络（CNN）

存在一些有助于克服过度拟合的方法，即dropout和权重衰减（L2正则化）。我们将讨论数据增强，这是计算机视觉独有的，在使用深度学习模型解释图像时，数据增强在任何地方都会用到。
woshicver·2022-11-26 00:14

tensorflow1.0到temsorflow2.0代码转换

tf1.0的代码首先第一点将importtensorflowastf改成importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()其次在导入LSTM或者Dropout
生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-11-25 22:57

怎样模型防止过拟合

来源如此总结：丰富数据集，增大数据量，样本类别数量调整均衡模型引入dropout，引入BN层损失函数加正则项训练的时候加earlystopping机制。
往事如yan·2022-11-25 20:19

#深入分析# 深度学习中如何防止模型过拟合

下边几点防止模型过拟合的方法本质上都是通过减小网络规模实现的1.使用Dropout层深度学习特有结构，以训练过程中一定概率丢弃某些神经元；在训练过程中使用Dropout层本质上是同时训练了多个不同模型，
energy_百分百·2022-11-25 20:14

深度学习面试笔记

AlexNet模型，ReLU和dropout。vgg模型，1x1卷积核，网络变深，常用的vgg16。用于设计更深的网络。GoogleNet模型，inception模块。
FBOY__·2022-11-25 17:30

深度学习调参技巧

深度学习调参技巧一、寻找合适的学习率（learningrate）二、learning-rate与batch-size的关系三、权重初始化四，dropout五，多模型融合六、差分学习率与迁移学习七、多尺度训练八
Ap21ril·2022-11-25 17:22

Keras框架，MLP网络训练MNIST数据集

importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropoutfromkeras.optimizersimportRMSprop
.云哲.·2022-11-25 17:42

keras使用MLP分类MNIST

fromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout
lsh呵呵·2022-11-25 17:42

深度学习笔记之正则化、激活函数、卷积

文章目录一.正则化(Regularization)1.L1L_1L1、L2L_2L2正则化2.Dropout3.数据增强4.提前停止5.批标准化二.激活函数1.激活函数需要具备的性质2.死亡Relu问题三
刘皮狠·2022-11-25 15:44

【KAWAKO】卷积神经网络-AlexNet

目录背景概述网络结构总结构图详细描述highlightReLULocalResponseNormalization（局部响应归一化）OverlappingPoolingDropoutDataAugmentation
KKK_KAWAKO·2022-11-25 14:31

pytorch 实现VGG16 解决VGG误差不更新问题

函数在处理数据的时候把数据所放在(-1,1)的区间中了,所以用relu函数在＜0的时候,基本和神经元死亡没啥区别了,那么前向死亡,反向传播就更别想了,早点睡吧,赶紧换,sigmoid都比relu强…然后去掉dropout
帅气多汁你天哥·2022-11-25 12:57

秋招历险记-深度学习

Dropout与多任务
江户川柯东·2022-11-25 10:36

深度学习实战代码40例（4）——GAN对自己的数据进行增强

divisionimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Reshape,Flatten,Dropoutfrom
AI炮灰·2022-11-25 10:57

Keras模型.h5转成tensorflow的.pb

直接上代码 fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportDense,Dropoutfromkeras.applicat
lien0906·2022-11-25 08:04

深度学习CV八股文

深度学习CV八股文一、深度学习中解决过拟合方法L1和L2正则化DropoutDropout正则化InvertedDropout（反向随机失活）Dropout起到正则化效果的原因：Dropout的缺点eargstopping
入坑&填坑·2022-11-25 07:01

YOLO_v2讲解

文章目录一：YOLO_v2的改进二：网络细节【BN层取代了Dropout】【高分辨率分类器】【Anchor思想】【K-means选定先验框】【预测坐标相对于GridCell的位置】【细粒度的特征】【多尺度训练
江南綿雨·2022-11-25 06:09

YOLO V2详解

另外，使用了批量归一化方法之后，可以去掉YOLO第一版使用的dropout方法。2.使用高分辨率训练集YOLO第二版训练时，使用了更高分辨率的数据。YOLO第一版首先基于224×224的分类数据集
樱花的浪漫·2022-11-25 06:08

Tensorflow实现CIFAR10分类并保存模型

fromtensorflow.keras.datasetsimportcifar10fromtensorflow.python.keras.utilsimportnp_utilsfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.python.keras.layers.coreimportDense,Dropout
小弱不在家·2022-11-25 05:25

AlexNet原论文阅读笔记

LocalResponseNormalization4.OverlappingPooling5.OverallArchitectureReducingOverfitting1.DataAugmentation（数据增强）2.DropoutR
--ccyyy·2022-11-25 03:23

pytorch 模型保存与加载 cpu转GPU

model.eval()的重要性,在2)中最后用到了model.eval(),是因为,只有在执行该命令后,"dropout层"及"batchnormalization层"才会进入evalution模态.
sereasuesue·2022-11-25 01:42

2022年Cs231n PPT笔记-训练CNN

目录权重初始化随机初始化XavierInitializationKaiming/MSRAInitialization训练误差和测试误差EarlyStoppingModelEnsembles正则化正则化的通用思想Dropout
iwill323·2022-11-24 18:16

【动手学深度学习】暂退法（Dropout）（PyTorch从零开始实现源代码）

目录：暂退法（Dropout）一、重新审视过拟合二、扰动的稳健性三、实践中的暂退法四、从零开始实现4.1数据和函数准备4.2定义模型参数4.3训练和测试4.4源代码五、简洁实现上一节中，我们介绍了通过惩罚权重的
旅途中的宽~·2022-11-24 16:30

CV-学习笔记

fully-connectedlayers(2)relu激活函数(3)新的网络层(DWConv,SPConv,GroupConvolution)和结构(SkipConnection,DenseConnection)(4)防止过拟合技术(Dropout
Python图像识别·2022-11-24 15:08

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》——AlexNet论文整理

题目《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》简介AlexNet属于一个更大更深的LeNet改进有以下三点：增加了dropout
小虚无·2022-11-24 15:26

model.eval()跟torch.no_grad()的区别

model.eval()负责改变batchnorm、dropout的工作方式，如在eval()模式下，dropout是不工作的。
Jumi爱笑笑·2022-11-24 15:51

卷积神经网络基本概念

卷积神经网络基本概念1.感受野2.卷积核3.特征图【featuremap】4.通道【channel】5.填充【padding】6.步长【stride】7.池化【pooling】8.dropout数字1处
荼靡，·2022-11-24 14:04

Pytorch 学习2（CNN）

CNN神经网络CNN(ConvolutionNeuralNetwork)卷积神经网络主要卷积层，激活层，池化层，Dropout,batchNormal等层按照一定的顺序组成。
zoodD顶真·2022-11-24 10:10

【PyTorch】保存/加载模型参数

加载之后，要进行测试，则需要使用model.eval()来固定模型参数（BatchNorm不再起作用），并去除Dropout操作；要继续进行训练，则
洌泉_就这样吧·2022-11-24 08:35

pytorch实现AlexNet

(4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。经卷积后的矩阵尺寸大小计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1输入图片大小W*WFilter大小F步长spa
计算机视觉从零学·2022-11-24 02:25

AlexNet模型详解及代码实现

AlexNet模型详解及代码实现一、背景1.ReLU非线性2.GPU并行训练3.局部响应归一化(LocalResponseNormalization)4.重叠池化（OverlappingPooling）5.Dropout6
One2332x·2022-11-24 02:16

【动手学深度学习】暂退法(Dropout)

dropout前后的多层感知机将暂退法应用于每个隐藏层的输出(在激活函数之后),并且可以为每一层设置暂退概率:常见的技巧是在靠近输入层的地方设置较低的暂退概率。
xyy ss·2022-11-24 02:13

深度学习（9）——暂退法（Dropout）

前言我们再回顾一下过拟合的问题，过拟合就是模型对训练样本训练的过于好，但是用在测试样本上准确率却出现特别差的情况。造成过拟合的情况大致分为3类：权重值的范围太大，导致模型极其不稳定对于简单的数据选取的模型过于复杂，比如隐藏层过多，隐藏层的神经元过多训练样本过少，导致模型对少样本完全拟合，对于新样本极其陌生在上一篇blog里讲了个权重衰退的方法，这个方法就是针对情况1提出的解决方案，该方案对损失函数
星辰大海_coli·2022-11-24 02:13

暂退法dropout----详解与分析(多层感知机)

文章目录暂退法暂退法原理公式分析从零开始实现定义暂退函数定义模型参数定义模型训练和测试简洁实现暂退法暂退法(Dropout)，同L2L_2L2正则化的目标一致，也是处理神经网络模型过拟合(训练集拟合程度高
Gaolw1102·2022-11-24 02:43

04.6. 暂退法

文章目录4.6.暂退法（Dropout）4.6.3实践中的暂退法4.6.4.从零开始实现4.6.5.简洁实现4.6.暂退法（Dropout）暂退法（dropout）在训练过程中丢弃（dropout）一些神经元
nsq1101·2022-11-24 02:43

神经网络防止过拟合：Droupout工作原理及SpatialDropout1D

使用Dropout之后，过程变成如下：（1）首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（2）然后把输入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。
nnnancyyy·2022-11-24 02:42

理解droupout

本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法，以便更深入的理解。想要提高CNN的表达或分类能力，最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元，即deeperandwider。
seasermy·2022-11-24 02:12

暂退法（Dropout）

我们介绍了通过惩罚权重的L2范数来正则化统计模型的经典方法。在概率角度看，我们可以通过以下论证来证明这一技术的合理性：我们已经假设了一个先验，即权重的值取自均值为0的高斯分布。更直观的是，我们希望模型深度挖掘特征，即将其权重分散到许多特征中，而不是过于依赖少数潜在的虚假关联。1.重新审视过拟合当面对更多的特征而样本不足时，线性模型往往会过拟合。相反，当给出更多样本而不是特征，通常线性模型不会过拟合
Sonhhxg_柒·2022-11-24 02:12

【lzy学习笔记-dive into deep learning】4.6 暂退法Dropout 的原理与代码实现

4.6.1重新审视过拟合线性模型当⾯对更多的特征而样本不⾜时，线性模型往往会过拟合。相反，当给出更多样本而不是特征，通常线性模型不会过拟合。不幸的是，线性模型泛化的可靠性是有代价的。简单地说，线性模型没有考虑到特征之间的交互作⽤。对于每个特征，线性模型必须指定正的或负的权重，而忽略其他特征。深度神经网络2017年，⼀组研究⼈员通过在随机标记的图像上训练深度⽹络。这展⽰了神经⽹络的极⼤灵活性，因为⼈
DadongDer·2022-11-24 02:42

droupout(暂退法)原理

p是调用dropout方法时自己设定的，默认为0.5.来源：《动手学深度学习》pytorch版
X922199·2022-11-24 02:11

深度解析Droupout与Batch Normalization

Droupout2012年，Hinton在其论文中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。
Jason_Honey2·2022-11-24 02:11

暂退法（Dropout）

动手深度学习笔记（二十）4.6.暂退法（Dropout）4.多层感知机4.6.暂退法（Dropout）4.6.1.重新审视过拟合4.6.2.扰动的稳健性4.6.3.实践中的暂退法4.6.4.从零开始实现
落花逐流水·2022-11-24 02:11

卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现

首先会介绍DropOut和BatchNormalization技术，dropout可以提高模型的泛化能力。而BatchNormalization是加速训练收敛速度的非常简单
qq_14821323·2022-11-23 23:13
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