dropout

Keras深度学习实战（6）——深度学习过拟合问题及解决方法

Keras深度学习实战（6）——深度学习过拟合问题及解决方法0.前言1.过拟合问题介绍2.使用正则化解决过拟合问题3.使用Dropout解决过拟合问题小结系列链接0.前言在《神经网络性能优化技术》中，我们经常看到这样的现象
盼小辉丶·2022-05-10 07:14

对比分析BN和dropout在预测和训练时区别

目录BatchNormalizationDropoutBatchNormalization和Dropout是深度学习模型中常用的结构。但BN和dropout在训练和测试时使用却不相同。
·2022-05-09 17:00

调参侠——如何对神经网络进行调参

本文涉及的调参目标有：学习率BatchSize网络深度与宽度EpochsL1、L2正则化与平衡系数Dropout激活函数LeaningRate学习率是决定网络何时能够找到最优解的重要超参数。
Rulcy·2022-05-08 07:36

深度学习调参技巧及各种机器学习知识

optimizer的选择，你需要了解这些（详细介绍了几大优化器算法及其特点）见之底部：面向小数据集构建图像分类模型-Keras中文文档通过下面的方法你可以达到95%以上的正确率：更加强烈的数据提升更加强烈的dropout
UryWu·2022-05-08 07:47

卷积神经网络优化

卷积神经网络优化–潘登同学的深度学习笔记文章目录卷积神经网络优化--潘登同学的深度学习笔记Alexnet网络结构连续使用小的卷积核的作用使用1*1的卷积核的作用使用1*1卷积核代替全连接Dropout技术使用方法为什么
PD我是你的真爱粉·2022-05-07 07:20

AlexNet论文解读以Pytorch实现

研究意义三、AlexNet网络结构1、网络结构层的具体操作2、具体操作（1）激活函数（2）LRN（目前几乎不采用）（3）pooling（池化）四、AlexNet训练技巧1、DataAugmentation2、Dropout
燃烧吧哥们·2022-05-06 07:05

python人工智能tensorflow函数tf.nn.dropout使用方法

目录前言tf.nn.dropout函数介绍例子代码keep_prob=0.5keep_prob=1前言神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下，可以无限逼近一段非线性连续函数，但是如果神经网络设置的足够复杂
·2022-05-05 12:04

深度学习从入门到精通——yolov4

BoF：能够提高精度而不增加推断时间比如数据增广的方法：图像几何变换、Cutout、gridmask等，网络正则化的方法：Dropout、Dropblock等，类别不平衡的处理方法，难例挖掘方法，损失函数的设计等
小陈phd·2022-05-05 07:28

三、深度学习基础8（softmax、dropout）

Softmax定义及作用softmax函数可以把它的输入，通常被称为logits或者logitscores，处理成0到1之间，并且能够把输出归一化到和为1。这意味着softmax函数与分类的概率分布等价。它是一个网络预测多分类问题的最佳输出激活函数。常用的优化器有哪些Optimizer：tf.train.GradientDescentOptimizertf.train.AdadeltaOptimi
满满myno·2022-04-28 07:13

我再丢dropout！

StochasticDepthStochasticStochasticStochasticDepthDepthDepth是采取类似于DropoutDropoutDropout的思路，在ResNetResNetResNet
zone_chan·2022-04-27 07:33

生成对抗网络（GAN）详细介绍及数字手写体生成应用仿真（附代码）

生成对抗网络（GAN）详细介绍及生成数字手写体仿真（附代码）生成对抗网络简介深度学习基础介绍损失函数与梯度下降反向传播算法推导批量标准化介绍Dropout介绍GAN原始论文理解生成对抗网络基本介绍生成对抗网络理论推导数据生成生成器
康x呀·2022-04-26 22:24

pytorch笔记：实现简易LSTM

input_size–hidden_size–num_layers–bias–batch_first：设置了之后，输出的维度为(batch,seq_len,hidden_size)；否则为(seq_len,batch,hidden_size)–dropout–bidirectiona
UQI-LIUWJ·2022-04-24 07:00

Pytorch — LSTM (nn.LSTM & nn.LSTMCell)

nn.LSTM在LSTM中，c和h的size是一样的torch.nn.LSTM()参数–input_size–hidden_size–num_layers–bias–batch_first–dropout–bidirectional
hxxjxw·2022-04-24 07:20

[二十二]深度学习Pytorch-正则化Regularization之dropout

0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八
yanzhiwen2·2022-04-14 07:12

各种梯度下降法原理与Dropout

一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是，我们沿着初始某个点的函数的
峰子_·2022-04-14 07:56

nn.dropout()的用法，随机失活

nn.dropout()是为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。
马鹏森·2022-04-12 07:49

机器学习笔记——神经网络与深度学习

5.2Dropout一、神经网络引言神经网络常常用于解决分类问题，实际生活中遇到的分类问题
AgentSmart·2022-04-12 07:17

卷积层，池化层，全连接层，BN层，还有Dropout层

—卷积层1.目前值得关注卷积新操作：参考链接2.卷积的计算：上面提到了用1*1的卷积的好处，可以减少参数达到同样的效果，首先要先了解卷积的参数计算。首先是我们的卷积层的定义一般有卷积核的大小和输入的深度以及想输出的深度。具体操作呢？就是假设我们用1010256的输入，我们用11的去做处理，假设输出64深度，那我们应该表达成为我们用了64个11256的卷积组去做卷积操作。最后我们得到的就是10106
阿猫的自拍·2022-04-11 07:46

深度学习常见问题总结

深度学习经典网络架构发展总结1.1总览全局1.2深度模型的雏形2各种算法的作用分析2.1BatchNormalization，BNBN层出现的原因——难训练、收敛慢BN层的原理BN层的作用BN层的位置2.2Dropout
Weiyaner·2022-04-10 08:36

深度学习面试复习总结整理

sigmoidTanh激活函数Relu(修正线性单元)激活函数LeakyRelu激活函数P-Relu(ParametricReLU)激活正则化方法l1,l2正则早停法简介（EarlyStopping）dropout
程序媛JD·2022-04-10 08:26

卷积神经网络（tensorflow）_5

目录：卷积计算过程感受野全零填充（padding）TF描述卷积计算层批标准化（batchnormalization，BN）池化（pooling）舍弃（dropout）卷积神经网络Cifar10数据集卷积神经网络搭建示例实现
小元宝宝·2022-04-08 18:26

神经网络/深度学习 相关知识

1、避免过拟合的方法：正则化，dropout，Batchnormalization2、深度学习的四个基础设施：算力数据算法边缘计算的设备边缘计算边缘计算又叫做物计算和终端计算，是与云计算相对应的。
hxxjxw·2022-04-08 08:22

Dropout和BN(层归一化)详解

数据层面一般是使用数据增强手段，算法层面不外乎是：正则化、模型集成、earlystopping、dropout、BN等，本文重点详细讲解一下dropout和BN。
谈笑风生...·2022-03-31 19:14

Inception V2——BN层

它还充当正则化器，在某些情况下消除了Dropout的需要。应用
chairon·2022-03-31 19:14

全连接层后面加bn层_神经网络基本组成 - 池化层、Dropout层、BN层、全连接层 13...

1.池化层在卷积网络中，通常会在卷积层之间增加池化(Pooling)层，以降低特征图的参数量，提升计算速度，增加感受野，是一种降采样操作。池化是一种较强的先验，可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置，这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息，提升容错能力，并且还能在一定程度上起到防止过拟合的作用。在物体检测中，常用的池化有最大值池化(MaxPooling)与平均值池化(AveragePooli
weixin_39927993·2022-03-31 19:14

狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层

狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层在这篇文章中您将会从数学和算法两个角度去重新温习一下卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层，
翼达口香糖·2022-03-31 19:13

【Python】Dropout抑制过拟合

Tensorflow实现Dropout抑制过拟合importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
Nirvana；·2022-03-26 07:20

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）天气识别 | 第5天

较上篇文章，本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并且将最大池化层调整成了平均池化层。
·2022-03-24 14:48

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）天气识别 | 第5天

较上篇文章，本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并且将最大池化层调整成了平均池化层。
·2022-03-24 14:48

测试集的准确率与在训练时测试的结果差距极大

经过仔细查证，问题出在dropout上，在训练过程，直接使用了no_grad()函数来关闭梯度计算，withtorch.no_grad():images=images.to(device)此时训练迭代的测试的过程中未关闭
行走江湖要用艺名·2022-03-24 02:00

经典的卷积神经网络

5AlexNetVGGGoogLeNetStackmorelayersResNetBasicBlockResBlockDenseNetLeNet-528*28Subsampling并不是maxpooling隔行采样或隔点采样--》没有参数AlexNet很多的创新Maxpooling引入ReLu之前是sigmod或---Dropout
天人合一peng·2022-03-23 08:13

Pytorch神经网络实战学习笔记_21 过拟合问题的优化技巧（三）：批量归一化

在实际应用中，批量归一化的收敛非常快，并且具有很强的泛化能力，某种情况下可以完全代替前面讲过的正则化、Dropout。在训练过程中，会通过优化器的反向求导来优化出合适的r，β值。
LiBiGor·2022-03-22 17:47

Pytorch神经网络实战学习笔记_20 过拟合问题的优化技巧（二）：Dropout()方法

1Dropout方法2.1Dropout原理在训练过程中，每次随机选择一部分节点不去进行学习。
LiBiGor·2022-03-22 17:35

Pytorch实现：Batch Normalization：批标准化

nn.BatchNorm1d】【nn.BatchNorm2d】批：一批数据，通常为mini-batch标准化：0均值，1方差优点1、可以用更大学习率，加速模型收敛2、可以不用精心设计权值初始化3、可以不用dropout
☞源仔·2022-03-21 07:26

基于python手写深度学习网络系列（9）为什么要加深网络？VGG、GoogleNet和ResNet，以及书籍推荐和分享。

此外，如图8-1所示，插入了池化层，以逐渐减小中间数据的空间大小；并且，后面的全连接层中使用了Dropout层。使用He
THU丶白起·2022-03-16 07:25

Raki的读paper小记：SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务sentenceembedding已有方法和相关工作面临挑战创新思路用一种非常简单的无监督对比学习方法，来预测自己，仅仅使用标准的dropout
爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:14

【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）

下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7
别出BUG求求了·2022-03-12 07:23

AlexNet论文解读

AlexNet论文翻译及解读摘要1、网络结构卷积层：5个（其中一些后面跟着最大池化层）全连接层：3个（连接着一个最终是1000路的softmax）2、tips非饱和神经元，使用GPU实现Dropout正则化方法
秋天的风儿·2022-03-10 07:22

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--经典卷积神经网络总结及tensorflow2.0实现--北京大学慕课

AlexNet:  使用Relu激活函数，提升训练速度；使用Dropout，缓解过拟合。VGGNet:  小尺寸卷积核减少参数。网络结构规整，适合并行加速。Incep
AI Chen·2022-03-07 07:18

李宏毅2021年机器学习作业2（classification）实验记录

李宏毅2021年机器学习作业2学习笔记前言一、问题描述二、实验过程2.1跑助教提供的baseline2.2修改激活函数2.3Normalization2.4Dropout2.5提高epoch2.6weight_decay2.7
DogDog_Shuai·2022-03-03 07:31

详解ResNet残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Dropout
LifeBackwards·2022-03-02 07:35

恒源云(GPUSHARE)_[SimCSE]：对比学习，只需要 Dropout?

文章来源|恒源云社区(恒源云)原文地址|Dropout原文作者|Mathor要说2021年上半年NLP最火的论文，想必非《SimCSE:SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings
恒源云·2022-02-28 10:12

恒源云(GPUSHARE)_云GPU服务器如何使用SpaCy？

戳可查看，也许就有你需要的知识点哦～恒源云_[SimCSE]：对比学习，只需要Dropout?
恒源云·2022-02-28 10:08

图像去雾毕业论文准备11-深度学习框架（tensorflow2.0）——超级详细（过拟合、欠拟合）

图像去雾毕业论文准备11-深度学习框架（tensorflow2.0）——超级详细（过拟合、欠拟合）可以使用Dropout抑制过拟合好啦，先了解这么多！
贪玩老学长·2022-02-27 11:44

深度学习的正则化

目录深度学习的正则化L1与L2正则化Dropout正则化提前停止批标准化总结深度学习的正则化学习目标知道L2正则化与L1正则化的方法知道随机失活droupout的应用知道提前停止的使用方法知道BN层的使用方法在设计机器学习算法时不仅要求在训练集上误差小
最白の白菜·2022-02-26 07:32

pytorch学习之过拟合及优化trick

过拟合及优化trick数据分配交叉验证正则化动量（惯性）、学习率衰减dropout数据分配我们一般会有train（训练集），val（验证集），test（测试集）。
ljc_coder·2022-02-25 07:43

《Python深度学习》读书笔记：第4章 机器学习基础

验证集和测试集4.2.2评估模型的注意事项4.3数据预处理、特征工程和特征学习4.3.1神经网络的数据预处理4.3.2特征工程4.4过拟合与欠拟合4.4.1减小网络大小4.4.2添加权重正则化4.4.3添加dropout
feiwen110·2022-02-22 07:32

Dropout：随即失活

文章目录Dropout简介1.1Dropout出现的原因1.2什么是Dropout2.Dropout工作流程及使用2.1Dropout具体工作流程2.2Dropout在神经网络中的使用3.为什么说Dropout
☞源仔·2022-02-21 07:17

经典CNN结构完整总结

（1）AlexNet：首次采用了整流线性单元(ReLU)、dropout和局部响应归一化(LRN)等新技术，采用了数据增强技术，以提高网络的泛化程度，同时减少过拟合问题。
AntheLinZ·2022-02-20 19:11

经典CNN模型特点总结

用ReLU代替Sigmoid来加快SGD的收敛速度引入dropout防止过拟合LocalResponceNormalization：局部响应归一层3、VGG-16
lpppcccc·2022-02-20 19:41
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