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dropout
tensorflow 参数初始化,
dropout
或batchnorm,梯度截断的实现
概要本文写了一些小的训练demo，分别是参数初始化、
dropout
和batch_norm、梯度截断，中间两者可以单独使用，一起使用的话，需要尝试一下。
weixin_37763484
·
2020-08-20 13:54
深度学习
python
机器学习、深度学习实战细节（batch norm、relu、
dropout
等的相对顺序）
costfunction，一般得到的是一个scalar-value，标量值；执行SGD时，是最终的costfunction获得的scalar-value，关于模型的参数得到的；1.分类和预测评估：准确率；速度；健壮性；可规模性；可解释性；2.DataAugmentation平移、旋转/翻转、缩放、加噪声3.溢出矩阵求逆，W=PQ−1W=P/(Q+1e-5*eye(d));4.batchnorm、r
清，纯一色
·
2020-08-20 12:00
maskrcnn_benchmark理解记录——关于batch norm、relu、
dropout
的相对顺序以及
dropout
可不可用
2.
dropout
只可能在box分支的两个全连接层那里，这个可以后期finetuning下。
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随
·
2020-08-20 12:20
姿态估计逐步
maskrcnn理解记录
Batch Normalization和
Dropout
如何搭配使用？
BatchNormalization和
Dropout
如何搭配使用？
Thomas_He666
·
2020-08-20 12:05
机器学习
深度学习中
Dropout
和Layer Normalization技术的使用
两者的论文：
Dropout
：http://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdfLayerNormalization:https
warrioR_wx
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2020-08-20 12:31
学习笔记
【深度学习】卷积神经网络中
Dropout
、BatchNorm的位置选择
Dropout
层的位置
Dropout
一般放在全连接层防止过拟合，提高模型返回能力，由于卷积层参数较少，很少有放在卷积层后面的情况，卷积层一般使用batchnorm。
Swocky
·
2020-08-20 11:45
深度学习
神经网络
卷积神经网络
深度学习
计算机视觉
人工智能
batchnorm与
dropout
的区别
Dropout
ismostlyatechniqueforregularization.Itintroducesnoiseintoaneuralnetworktoforcetheneuralnetworktolearntogeneralizewellenoughtodealwithnoise
Takoony
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2020-08-20 10:58
deep
learning
深度学习（九）
dropout
与Batch norm
一、
Dropout
，大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。
米翁方
·
2020-08-20 10:56
基础知识
深度学习
电源管理芯片LDO(Low
Dropout
Regulator)分析1
随着便携式的电子产品种类数量逐渐变多，一款好的电源管理芯片往往会给电子产品带来给优质的性能，在电源管理芯片中，LDO起到一个很重要的作用，我在进入模拟IC到现在以来，一直在进行LDO的学习和研究，那么LDO的工作原理是什么呢，LDO的分类，还有LDO的各种性能又是怎么样的，有关LDO的博客会和CMOS放大器的博客一起更新，那么接下来的博客我就从我学习的角度去谈谈我对LDO的了解吧！本博客就先讲讲L
WTX~~
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2020-08-20 09:55
LDO
集成电路
电源管理
Alexnet论文笔记
文章目录前言论文介绍主要贡献网络结构细节方法ReLU用GPU训练局部响应归一化（LRN:LocalResponseNormalization）重叠池化数据增强（DataAugmentation）
Dropout
剑启郁兰
·
2020-08-20 08:43
机器学习
RNN模型训练经验总结
搭建模型设置端到端的训练评估框架forwardpropagation设置激活函数
dropout
backpropagation设置学习率learningrate优化算法避免出现NaN的几个方法利用好过拟合
lxy_Alex
·
2020-08-20 05:22
Deep
Learning
从AlexNet到BERT：深度学习中那些最重要idea的最简单回顾
DennyBritz按时间总结的深度学习比较重要的idea集锦，推荐新人看，几乎给自12年以来最重要的idea都列了出来，这些idea可以说得上是养活了无数人，大家都基于这些发了无数的论文，它们依次是：AlexNet和
Dropout
喜欢打酱油的老鸟
·
2020-08-20 04:14
人工智能
正则化手段：
Dropout
【转载】
原文链接
Dropout
是一种常见的正则化方法。它借用了集成学习的思想，近似实现了同时训练大量网络结构，并通过集成得出预测结果的功能。由于含有集成环节，
Dropout
可以有效地避免过拟合。
只为此心无垠
·
2020-08-20 04:09
caffe的layers转layer
"Pooling"ACCURACY->"Accuracy"SOFTMAX_LOSS->"SoftmaxWithLoss"INNER_PRODUCT->"InnerProduct"DROP_OUT->"
Dropout
lsn_sgj
·
2020-08-20 00:46
caffe
计算机视觉-深度学习与传统神经网络的区别
层以内可达上千层层间连接通常全连接形式多样:共享权值、跨层的反馈目标函数MSE(meansquareerror)CE(crossentropy)激活函数SigmoidReLU梯度下降方法GDAdam避免过适应凭经验
Dropout
Gin_Tan
·
2020-08-19 23:32
图像处理
论文阅读ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks &Going Deeper with Convolutions
2012年AlexNet网络的极大进步，主要是引入了relu函数，
dropout
技巧，大规模数据的训练，百万级别的ImageNe
zz_走走停停
·
2020-08-19 20:35
深度学习
DL4J中文文档/Keras模型导入/噪声层
KerasGaussian
Dropout
[源码]带Gaussian
Dropout
的DL4J
dropout
层的Keras包装器。
hello风一样的男子
·
2020-08-19 15:52
谈谈
dropout
在deeplearning中，很常用的一个trick就是
dropout
技术。
dropout
顾名思义就是丢弃，丢弃的是每一层的某些神经元。有什么作用呢？
Xyanxmu
·
2020-08-19 08:11
pytorch中的正则化-weight decay与
dropout
**首先是pytorch中的L2正则项weightdecay**一.正则化与偏差方差分解Regularization:减小方差的策略误差可分解为:偏差，方差与噪声之和。即误差=偏差+方差+噪声之和偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能
化茧成蝶梦成真
·
2020-08-19 05:06
20180412W7英语复盘日志
1.从Unite4P98-103中我学到的概念:求知若饥，虚怀若愚2.我在此篇文章学到的怦然心动的短语(单词):truthbetold(实话实说)，
dropout
(退学)，application(应用，
132崔晓莹
·
2020-08-19 05:25
Pytorch model.train model.eval
model.train()在测试模型时在前面使用：model.eval()同时发现，如果不写这两个程序也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如BatchNormalization和
Dropout
\@_@/?
·
2020-08-19 05:39
【Python】配置文件configparser
使用configparser模块读取模型参数，设置config.ini文件内容如下，[train]和[savepath]分别为两个session[train]lr=1e-4epochs=200
dropout
GX_Liu
·
2020-08-19 05:02
Python
TensorFlow之CNN：运用Batch Norm、
Dropout
和早停优化卷积神经网络
这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络，首先给出一个基本的模型，然后再用BatchNorm、
Dropout
和早停对模型进行优化；在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法。
weixin_30836759
·
2020-08-19 04:23
人工智能
python
电影评论情感分析 keras
*-coding:utf-8-*-importreimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,
Dropout
·清尘·
·
2020-08-19 04:46
Dropout
Regularization（丢弃正则化）
Dropout
Regularization（丢弃正则化）为了防止过拟合的问题，我们最常使用的手段就是L2正则化，即在代价函数后面加一个L2正则项。
天泽28
·
2020-08-19 04:32
machine
learning&deep
learning
L2正则化
dropout正则化
L2
regularization
dropout
regularization
深度神经网络
正则化之
dropout
(随机失活)详细介绍
本篇文章的主要内容来自于deeplearning.ai一、什么是
dropout
dropout
(随机失活):
dropout
是通过遍历神经网络每一层的节点，然后通过对该层的神经网络设置一个keep_prob
修炼之路
·
2020-08-19 03:04
deeplearning
ai学习笔记
深度学习的实用技巧——L2正则化、
Dropout
正则化、梯度检验
1.深度学习应用是一个高度迭代的过程想要找到一个称心的神经网络结构，是一个循环往复的过程：idea——>code——>experiment——>idea……超级参数的选择也是神经网络工程师关注的重要问题：#layers？#hiddenunits？learningrates？activationfunctions？因此，创建高质量的训练数据集、验证集和测试集是十分重要的事情。有助于提高循环效率。2.
亚当尊
·
2020-08-19 03:03
pytorch——model.train、model.eval、scheduler.step
https://www.jb51.net/article/180955.htm使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval，eval（）时，框架会自动把BN和
DropOut
seven_zhouyan
·
2020-08-19 03:37
pytorch —— Batch Normalization
BatchNormalization概念BatchNormalization：批标准化批：一批数据，通常为mini-batch标准化：0均值，1方差优点：可以用更大学习率，加速模型收敛；可以不用精心设计权值初始化；可以不用
dropout
努力努力努力努力
·
2020-08-19 03:52
pytorch
吴恩达深度学习第二章第一周——
Dropout
正则化的个人理解
1)
Dropout
("随机失活")操作过程1.每层每个节点以某一概率(这里以50%为例)被选中为需要删除的节点(如下图中标上X的节点)2.被选中为删除的节点，不仅要删除节点，与之相连的线段也要删
倚剑笑紅尘
·
2020-08-19 03:45
机器学习
机器学习
keras训练网络回归角度，仅作个人笔记。
importnumpyasnpimportscipyimportosimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,
Dropout
墨藍
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2020-08-19 03:34
深度学习笔记——正则化方法
1.1数据增强(DataAugmentation)1.2L1和L2正则化L2正则化L1正则化L1与L2正则化1.3添加噪声1.4提前终止（earlystopping）1.4参数共享1.5稀疏正则化1.6
Dropout
ysc1006
·
2020-08-19 03:57
机器学习
Operators in MXNet-BatchNorm
operator/batch_norm-inl.h.现将源码batch_norm-inl.h.及注释贴上.源码的注释都是笔者自己写的,有分析不对的地方网各位读者加以指正.以后的BN层,全连接层,卷积层,池化层,
Dropout
lyatdawn
·
2020-08-19 03:50
mxnet
PyTorch NN 常用函数
importtorchfromtochimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnn.Xxx和nn.functional.xxx区别:1.nn.Xxx封装了后者,更加方便,比如
dropout
黑山白雪m
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2020-08-19 02:13
Deep
Learning
Python
理解Batch Normalization（含实现代码）
作者&编辑：李中梁引言上文提过不要在神经网络中使用
dropout
层，用BN层可以获得更好的模型。
l7H9JA4
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2020-08-19 02:31
吴恩达作业5：正则化和
dropout
构建了三层神经网络来验证正则化和
dropout
对防止过拟合的作用。
DL_fan
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2020-08-19 01:59
吴恩达老师作业
过拟合与droupout
防止过拟合的方式
dropout
由于是随机丢弃神经元，所以每个mini-batch训练的网络都是不同的。
Lzj000lzj
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2020-08-19 01:02
深度学习基础知识的理解
吴恩达深度学习笔记(33)-带你进一步了解
Dropout
理解
dropout
（Understanding
Dropout
）
Dropout
可以随机删除网络中的神经单元，他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？
极客Array
·
2020-08-19 01:07
深度学习
吴恩达深度学习笔记
Batch Normalization
本文提出了一种BatchNormalization方法解决这个问题，该方法可以使用较大的学习率进行学习，同时可以忽略掉
dropout
的作用，提高模型收敛速度，提高识别率。Introduction1
春枫琰玉
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2020-08-19 00:13
图像分类
深度学习
深度学习中的正则化策略总结
文章目录1.正则化的概念1.1过拟合2.参数范数惩罚2.1L1和L2概述2.2L1正则化2.2.1L1正则化与稀疏性2.3L2正则化3.
Dropout
Regularization（随机失活）3.1理解
dropout
3.2
dropout
InceptionZ
·
2020-08-19 00:52
优化算法
梯度下降、牛顿法凸优化、L1、L2正则化、softmax、Batchnorm、droupout、Targeted
Dropout
详解
一、梯度下降问题提出：虽然给定一个假设函数，我们能够根据costfunction知道这个假设函数拟合的好不好，但是毕竟函数有这么多，总不可能一个一个试吧？因此我们引出了梯度下降：能够找出costfunction函数的最小值；梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合（θ0,θ1,...,θn），计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到到到一个
sliderSun
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2020-08-19 00:39
深度学习
tensorflow--激活函数
tf.nn.tanh()tf.nn.elu()tf.nn.bias_add()tf.nn.crelu()tf.nn.relu6()tf.nn.softplus()tf.nn.softsign()tf.nn.
dropout
SUNFC
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2020-08-19 00:49
【深度学习】对batch Normalization（批归一化）的理解
2.允许使用更大的学习率，不需要
dropout
，减少L2正则，防止过拟合。阅读paper的难点主要在两个：1.为什么通过归一化，减少内部斜变量转移就可以减少梯度消失，加快收敛速度
张学渣
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2020-08-19 00:08
深度学习
吴恩达深度学习笔记(32)-
Dropout
正则化
Dropout
Regularization
dropout
正则化（
Dropout
Regularization）除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“
Dropout
（随机失活）”，我们来看看它的工作原理。
极客Array
·
2020-08-19 00:52
深度学习
吴恩达深度学习笔记
深度学习记录例子篇————droupout正则化和BN层
droupout正则化和BN层Droupout是什么如何或何时使用
Dropout
呢？
云溪龙
·
2020-08-18 18:12
深度学习记录
BN和
Dropout
在训练和测试时的差别
BatchNormalizationBN，BatchNormalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。BN训练和测试时的参数是一样的嘛？对于BN，在训练时，是对每一批的训练数据进行归一化，也即用每一批数据的均值和方差。而在测试时，比如进行一个样本的预测，就并没有batch的概念，因此，这个时候用的均值和方差是全量训练数据的均值和方差，这个可以通过移动平
海晨威
·
2020-08-18 16:26
深度学习
caffe学习笔记25-过拟合原因及分析
等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景2）样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过分记住了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系3）就是建模时的“逻辑假设”到了模型应用时已经不能成立了，模型没有通用性，选择参数更少的网络4）没有用
dropout
5
YiLiang_
·
2020-08-18 14:47
deep
learning
caffe
11_Training Deep Neural Networks_4_
dropout
_Max-Norm Regularization_CIFAR10_find_learning rate
11_TrainingDeepNeuralNetworks_VarianceScaling_leakyrelu_PReLU_SELU_BatchNormalization_Reusinghttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10693591011_TrainingDeepNeuralNetworks_2_transferlearn
LIQING LIN
·
2020-08-18 14:48
偏差与方差
2.减少偏差的方案偏差过高，既模型在训练集上的错误率太高说明模型欠拟合，减少偏差的方案如下：减少或去掉正则化（L1,L2,
dropout
）：可减少偏差，但是会增加方差修改模型架构：同时影响偏差与方差修改输入特征加大模型规模
ordili
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2020-08-18 11:48
深度学习
矽力杰SY8088国产代替料RY3408
100%占空比提供低
dropout
操作，延长电池寿命在便携式系统。PWM/PFM模式操作提供非常低的输出纹波电压噪声敏感的应用。切换频率内部
wx5ebd03b4e338f
·
2020-08-18 10:17
SY8088
RY3408
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