Dropout

卷积神经网络-BN、Dropout、leaky_relu (tensorflow)

神经网络是一种比较难以理解的结构，关于神经网络的各种层次的说明解释，大家请移步百度、google本次的分享会从人类视觉角度、生物角度谈一谈神经网络中的一些优化算法。首先，计算机领域设计出来的算法、模型和数据结构，都可以理解为一种建模操作（这是一种解释方式）。比如：决策树，可以理解为把数据结构仿造树枝树干的结构进行设计的，以树为模型；SVM，可以理解为把数据堆从多维的角度，进行高维分类，以超平面为模
罗小丰同学·2022-11-20 17:20

深度学习--猫狗图像分类

importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportos,PIL,pathlibimportnumpyasnpfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Dropout
未来，心·2022-11-20 17:18

ResNet网络详解

ResNet亮点1.超深的网络结构(突破1000层)2.提出residual模块3.使用BatchNormalization加速训练(丢弃dropout)网络一定是越深越好吗？
fakerth·2022-11-20 16:06

AlexNet

为了改善性能，引入了ReLU、Dropout和LRN等方法，并使用了双GPU加速。
我闻 如是·2022-11-20 15:51

CNN基础论文 精读+复现----AlexNet(二)

文章目录网络搭建C1层S2层C3层S4层C5层C6层C7层S8层F9层F10层、F11层LRN层dropout层加入激活函数损失函数与优化器上一篇文章把AlexNet里的大部分都弄完了，没看的可以去看一下
深度不学习！！·2022-11-20 14:24

提升目标检测模型性能的tricks

提升目标检测模型性能的tricksbagoffreebiespixel-wise调整几何畸变光照变化遮挡RandomEraseCutOutHide-and-SeekGridMask正则DropoutDropConnectDropBlock
入坑&填坑·2022-11-20 13:27

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

前言学习python神经网络dropout解决过拟合问题时出现找不到sklearn的问题解决在pycharm中点击file-->settings-->project-->package(上面的+号)--
無 关风月·2022-11-20 12:32

【学习笔记】《Python深度学习》第四章：机器学习基础

强化学习2评估机器学习模型2.1训练集、验证集和测试集2.2注意事项3数据预处理、特征工程和特征学习3.1神经网络的数据预处理3.2特征工程4过拟合与欠拟合4.1减小网络大小4.2添加权重正则化4.3添加dropout
Schanappi·2022-11-20 11:19

深度学习机器学习理论知识：范数、稀疏与过拟合合集（3）范数与稀疏化的原理、L0L1L2范数的比较以及数学分析

有监督模型下的过拟合与正则化加入后缓解过拟合的原理范数、稀疏与过拟合合集（3）范数与稀疏化的原理、L0L1L2范数的比较以及数学分析范数、稀疏与过拟合合集（4）L2范数对conditionnumber较差情况的缓解范数、稀疏与过拟合合集（5）Dropout
呆呆象呆呆·2022-11-20 10:48

深度学习笔记（十六）正则化（L2 dropout 数据扩增 Earlystopping）

下文详细说明正则化方法，包括L2正则化（菲罗贝尼乌斯）、dropout机制、数据扩增、Earlystopping。
Mr.zwX·2022-11-20 10:45

恒源云(GPUSHARE)_Child Tuning: 反向传播版的Dropout

https://bbs.gpushare.com/topic/693/child-tuning-%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD%E7%89%88%E7%9A%84dropout
AI酱油君·2022-11-20 06:41

面试官会问你 最近读的一篇paper

emnlp2021RaiseaChildinLargeLanguageModel:TowardsEffectiveandGeneralizableFine-tuningpaper介绍：ChildTuning:反向传播版的Dropout-mathor
甜辣uu·2022-11-20 05:31

Child Tuning: 反向传播版的Dropout

这篇文章主要是对EMNLP2021上的论文RaiseaChildinLargeLanguageModel:TowardsEffectiveandGeneralizableFine-tuning进行讲解。论文标题有些抽象，但是用作者的话来说，这篇论文的思想可以归结为两个词：ChildTuning虽然这篇文章主要针对NLP任务以及NLP相关的模型，但实际上我看完之后觉得这是一个通用的方法，CV领域也可
数学家是我理想·2022-11-20 05:17

Pytorch与drop_out(丢弃法)

简述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。文中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverteddropout）。
phac123·2022-11-20 04:36

【NAS工具箱】Drop Path介绍+Dropout回顾

DropoutDropout是最早的用于解决过拟合的方法，是所有drop类方法的大前辈。
*pprp*·2022-11-20 04:08

drop_path理解和pytorch代码

drop_path理解和代码分析drop_path理解drop_path代码pytorch对比dropout结果drop_path输出结果：dropout输出结果：总结drop_path理解网上的说法：
环氧·2022-11-20 04:07

李沐动手学深度学习笔记---AlexNet

简介：更深更大的LeNet主要改进为：丢弃法Dropout、Relu、MaxPooling；激活函数从sigmoid变成了Relu；隐藏全连接层后加入丢弃层；数据增强架构：总体架构：代码实现：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet
天天向上inger·2022-11-20 03:52

【PyTorch】6.1 正则化之weight_decay

正则和L2正则二、PyTorch中的L2正则项weightdecay1.L2Regularization=weightdecay(权值衰减)任务简介：了解正则化中L1和L2（weightdecay）；了解dropout
尊新必威·2022-11-20 03:16

深度学习三(PyTorch物体检测实战)

PyTorch物体检测实战)文章目录深度学习三(PyTorch物体检测实战)1、网络骨架：Backbone1.1、神经网络基本组成1.1.1、卷积层1.1.2、激活函数层1.1.3、池化层1.1.4、Dropout
扑腾的菜鸟·2022-11-20 02:31

深度学习Day 5.2 Tips of Deep Learning

1.1defineasetoffunction1.2goodnessoffunction1.3pickthebestfunction2.模型优化2.1更新激活函数2.2AdaptiveLearningRate2.3EarlyStopping2.4Regularization2.5Dropout1
闻.铃·2022-11-20 01:04

吴恩达深度学习深度学习概述以及优化

深度学习概述及优化1、深度学习概述2、神经网络基础之逻辑回归3、深层神经网络4、深度学习实用层面4.1训练集、验证集、测试集4.2偏差、方差4.3L1、L2正则化4.4归一化处理4.5Dropout4.6
不自知的天才·2022-11-19 19:29

【Pytorch基础】torch.nn.dropout和torch.nn.F.dropout区别

  这二者在功能上并没有本质的区别，如果我们看nn.dropout的代码，我们会发现classDropout(_DropoutNd):........
一穷二白到年薪百万·2022-11-19 18:31

【Pytorch】nn.Dropout的用法

1.nn.Dropout用法一一句话总结：Dropout的是为了防止过拟合而设置详解部分：1.Dropout是为了防止过拟合而设置的2.Dropout顾名思义有丢掉的意思3.nn.Dropout(p=0.3
马里亚纳Mariana·2022-11-19 18:29

nn.Dropout(inplace=True

根据pytorch>Docs>Autogradmechanics描述，inplace会用执行随机失活后的结果覆盖原来的输入，改变了存储值，但随机失活并不会影响梯度计算和反向传播。
一往无前的洋仔·2022-11-19 18:58

Pytorch中的序列化容器-度消失和梯度爆炸-nn.Sequential-nn.BatchNorm1d-nn.Dropout

Pytorch中的序列化容器-度消失和梯度爆炸-nn.Sequential-nn.BatchNorm1d-nn.Dropout1.梯度消失和梯度爆炸在使用pytorch中的序列化容器之前，我们先来了解一下常见的梯度消失和梯度爆炸的问题
IT之一小佬·2022-11-19 18:27

【基于PyTorch】nn.Dropout() 使用

这里p=0.2表示，每个神经元都有0.2的概率被丢弃（变成0）m=nn.Dropout(p=0.2)代码：fromtorchimportnnimporttorchm=nn.Dropout(p=0.2)input1
谜底是你_·2022-11-19 18:25

(Pytorch)nn.Dropout以及Dropout1d,Dropout2d,Dropout3d是什么意思

文章目录前言nn.Dropout1/2/3d前言其实nn.Dropout并不是Dropout1d,Dropout2d,Dropout3d中任何一个的特例，他们应用场景并不相同，不是相互包含的关系。
音程·2022-11-19 18:48

pytorch nn.Dropout使用

ClassUSeDropout(nn.Module):def__init__(self):super(DropoutFC,self).
qq_38603174·2022-11-19 18:45

pytorch学习笔记：Dropout层之torch.nn.Dropout

Dropout简单介绍什么是Dropout？在训练神经网络时，为了解决过拟合问题而随机丢弃一部分元素的方法。这已被证明是一种用于正则化和防止神经元共同适应的有效技术。
coder1479·2022-11-19 18:13

PyTorch F.dropout为什么要加self.training 以及与nn.dropout()的区别

PyTorch的F.dropout为什么要加self.trainingnn.dropout的用法详解importtorch.nnasnnimporttorchm=nn.Dropout(p=0.3)input
Decennie·2022-11-19 17:03

(Pytorch)nn.Dropout以及Dropout1d,Dropout2d,Dropout3d是什么意思

1、参考链接https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/1272270292、参考链接torch.nn.dropout和torch.nn.dropout2d
嗯~啥也不会·2022-11-19 17:32

各种卷积神经网络架构

使用随机丢弃技术（dropout）选择性地忽略训练中的单个神经元，避免模型的过拟合（也使用数据增强防止过拟合）添加了归一化LRN（LocalResponseNormalization，局部响应归一化）层
tanfuz·2022-11-19 16:37

卷积神经网络典型应用———AlexNet

AlexNetbylyx一AlexNet简介二AlexNet结构关键：采用dropout的正则化方法来减少全连接层过拟合三Alex结构详尽分析COV1!!!
做个人吧~·2022-11-19 15:40

Alexnet详解以及tesnsorflow实现alexnet；什么是alexnet alexnet能做什么；alexnet教程

（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。dropo
别出BUG求求了·2022-11-19 15:08

目标检测：YOLOV2

有了BN便可以去掉用dropout来避免模型过拟合的操作。提升mAP约2％。2)采用更高分辨
wanchengkai·2022-11-19 13:09

LSTM预测黄金价格

-日期Close/Last-收盘价Volume-成交量Open-开盘价High-最高价Low-最低价导入数据importos,mathfromtensorflow.keras.layersimportDropout
爱挠静香下巴的hp·2022-11-19 12:17

三、Anaconda 配置 PyTorch

.其他包cv2matplotlibtqdmpandaspipinstallopenpyxlthop计算PyTorch模型FLOPstimm视觉模型库einops张量操作符dropblock结构化形式的dropoutseaborn
Tenchi12·2022-11-19 11:46

mnist手写数字识别+dropout+weight_decay提升test精度到0.99

文章目录什么是dropout？为什么要使用dropout？torch中怎么使用dropout？使用示例Tips：什么是dropout？
黑夜里游荡·2022-11-19 09:54

Vision Transformer论文精读

VisionTransformer模型结构Embedding层PositionEmbeddingclassembeddingTransformerEencoderlayernormMulti-HeadAttentionDropout
0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:52

深度学习-吴恩达-笔记-5-深度学习的实践层面

目录训练、验证、测试集偏差、方差机器学习基础正则化为什么正则化有利于预防过拟合dropout正则化理解dropout其它正则化方法归一化输入梯度消失/梯度爆炸神经网络的权重初始化梯度的数值逼近梯度检验梯度检验应用的注意事项
Leon.ENV·2022-11-19 08:07

model.eval()和with torch.no_grad()

model.evalmodel.eval()的作用是不启用BatchNormalization和Dropout.相当于告诉网络，目前在eval模式，dropout层不会起作用（而在训练阶段，dropout
来点实际的东西·2022-11-19 08:26

AlexNet-Pytorch自学笔记

输入输出1.2torch.nn.ReLU()激活函数1.3torch.nn.MaxPool2d()最大池化层1.3.1参数1.3.2输入输出1.4torch.nn.Flatten()&torch.nn.Dropout
当场开摆·2022-11-19 07:44

Pytorch模型层简单介绍

例如：nn.Linear,nn.Flatten,nn.Dropout,nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding
瞳瞳瞳呀·2022-11-19 06:27

深度学习Week7-好莱坞明星识别（Pytorch）

结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测3.模型评估*五、优化模型1.前几次经验，把模型调成Adam的基础上，调整学习率和动态学习率2.在调用VGG16部分，模型分类器引入BN层，并设置dropout
牛大了2022·2022-11-19 06:54

指静脉代码学习---13.深度学习的应用代码

importkerasfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportDropout
_Brooke_·2022-11-19 05:20

YOLOv2学习笔记

Faster,Stronger相较于YOLOv1的尝试：BatchNormalization在YOLOv1的每个卷积层后加上了BN层，加了BN层后，对于训练收敛帮助很大，起到了对模型的正则化作用，BN层可以替代Dropout
AbleLynn·2022-11-19 04:16

AlexNet网络结构的实现和详解

而不是传统的Sigmoid激活函数（缺点：求导麻烦、容易梯度消失）以及tanh激活函数3.使用了LRN(LocalResponseNormalization)局部相应归一化4.在全连接层的前两层中使用了Dropout
Dragon_0010·2022-11-19 03:25

YOLOv2&YOLOv3

第一个改进策略batchnormalization，它可以提升模型的收敛速度，起到正则化效果，降低模型过拟合，yolov2中每个卷积层后面都加了BN层，而不再使用dropout层。
JessssseYule·2022-11-19 03:51

Yolo v2、v3理论详解

yolov2：yolo9000,检测目标种类超过90001.BatchNormalization在每个卷积层后都添加了BN层，不再使用dropout2.高分辨率分类器从224*224——>448*448
Dragon_0010·2022-11-19 03:12

YOLOv2：Better，Faster(2016,12)

应用BN之后，移除dropout也没有产生过拟合。HighR
努_力_学_习·2022-11-19 02:15
上一页 21 22 23 24 25 26 27 28 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他