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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

pytorch使用LSTM和GRU

LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSMT的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout

bazinga014·2023-12-01 06:58

电子电路学习笔记（14）——LDO(低压差线性稳压器)

一、简介LDO（lowdropoutregulator，低压差线性稳压器）。这是相对于传统的线性稳压器来说的。

Leung_ManWah·2023-12-01 00:32

Deep Learning（wu--84）

学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2偏差和方差唔，这部分在机器学习里讲的更好点训练集误差大（欠拟合）—高偏差，验证集误差大—高方差（前提：训练集和验证集来自相同分布）正则化dropout

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

什么是 dropblock

之前介绍过dropout算法，它在训练神经网络中，可以随机丢弃神经元，是一种防止网络过拟合的方法。

董董灿是个攻城狮·2023-11-30 13:02

Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解

Net.train()2.Net.eval()3.总结前言这两个方法通常用于训练和测试阶段1.Net.train()该代码用在训练模式中主要作用：模型启用了训练时特定的功能（BatchNormalization和Dropout

码农研究僧·2023-11-30 11:40

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

目录引言一、导入包二、dropout网络定义三、创建模型，定义损失函数和优化器四、加载数据五、训练train六、测试引言dropout正则化的原理相对简单但非常有效。

星宇星静·2023-11-28 04:14

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

model.train() model.eval()

80573253https://blog.csdn.net/Z_lbj/article/details/79672888主要是针对model在训练时和评价时不同的BatchNormalization和Dropout

Valar_Morghulis·2023-11-25 19:17

笔记-L1、L2范数理解

-知乎正则化方法：L1和L2regularization、数据集扩增、dropout闲扯数学规

ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

Course 2 week 1 ：权重初始化 & 正则化 & 梯度校验

目录点击回顾本周课堂笔记一、权重初始化1.数据和模型2.权重初始化为03.随机初始化4.sqrt(2/n[l-1])初始化5.总结二、正则化1.数据2.不使用正则化3.使用正则化3.1L2正则化3.2dropout

YraYnofear·2023-11-23 19:35

Dropout 作用

一、前言Dropout出现的原因训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

shadowismine·2023-11-23 14:12

Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成

图1卷积网络中的layers承接上三篇博客：卷积层(空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层&感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中

Flying Bulldog·2023-11-23 14:11

图神经网络（7）-续 GNN的具体实践（BN,dropout等）

实践中的GNN层BN以及dropout之类的具体操作，参考神经网络中的内容。后面自己补一个，神经

山、、、·2023-11-23 14:40

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

一、权重衰退（Weight_decay）正则限制针对模型训练时出现的过拟合问题，限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，L2L2L2正则化：使用均方范数作为硬性限制，即对于参数w,bw,bw,b，假设其损失函数为l(w,b)l(w,b)l(w,b)，则其优化目标为mi

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

Batch Nornaliation：Accelerating Deep Network Training by ReducingInternal Covariate Shift

为了解决这种问题，设置了BatchNormalization允许我们使用更高的学习率并且对初始化要求没有那么仔细，并且在某种情况下可以减少Dropout层的使用。大大的提

不吃萝卜的�·2023-11-20 13:31

Keras+tensorflow-gpu环境安装

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportkerasfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Flatten,Dense,Conv1D,Conv2D,MaxPool2D,Dropoutfromkeras.layersimportEmbedding

和小胖1122·2023-11-18 20:13

【科普贴】LDO电源详解

一、LDO结构和工作原理LDO:全称是(LowDropoutRegulator)低压差线性稳压器。其中核心部件是工作在线性区域的调整管。

湉湉家的小虎子·2023-11-17 00:34

一文弄懂LDO

二、LDO工作原理三、LDO特点1.外围电路简单，价格便宜2.效率较低3.噪声低、纹波小四、LDO选型需考虑的重要参数1.压降（DropoutVoltage）2.最大耗散功率（PowerDissipation

地下的铁·2023-11-17 00:33

ldo和dcdc功耗_电路设计中LDO与DC/DC的选择问题（LDO篇）

一、LDOⅠ原理LDO，全称低压差线性稳压器(LowDropoutRegulator)，属于线性电源，应用时所需要的外接元件较少，一些型号的LDO只需在

15872626818·2023-11-17 00:32

常用稳压电源---DCDC和LDO

1.LDO的定义和原理1.1LDO简介LDO即LowDropoutRegulator，是一种低压差线性稳压器。这是相对于传统的线性稳压器来说的。

Aria_J·2023-11-17 00:59

LDO的原理及应用

01、LDO定义LDO即lowdropoutregulator，是一种低压差线性稳压器。这是相对于传统的线性稳压器来说的。

strongercjd·2023-11-17 00:56

为什么LDO一般不用在大电流场景？

LDO（lowdropoutregulator，低压差线性稳压器）或者低压降稳压器，它的典型特性就是压降。那么什么是压降？

The Kite·2023-11-17 00:55

AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)

AIGC实战——卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络1.1卷积层1.2叠加卷积层1.3检查模型2.批归一化2.1协变量漂移2.2使用批归一化进行训练2.3使用批归一化进行预测3.Dropout4.构建卷积神经网络小结系列链接

盼小辉丶·2023-11-16 11:47

动手学习深度学习（总结梳理）——6.暂退法（Dropout）

目录1.理论层面重新审视过拟合2.实现Dropout2.1从0开始实现dropout2.2简洁实现dropout3.QA环节3.1为什么推理中的dropout是直接返回输入？

TheFanXY·2023-11-16 06:48

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

单片机5V转3.3V电平你能想到几种方式，这里有19种，你都会吗？

压差为几百个毫伏的低压降（LowDropout，LDO）稳压器，是此类应用的理想选择。图1-1是基本LDO系统的框图，标注了相应的电流。

EDA365电子论坛·2023-11-16 00:37

单片机外围电路设计攻略（全）！