dropout 第4页

卷积神经网络

0.1.2公式和推导penal项：新的loss函数：故需要最小化loss函数所得的随机梯度下降更新公式为：0.2、丢弃法（Dropout）0.2.1概念和用途通过将输出项随机置0，另一部分随机增大来控制模型复杂

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

从AlexNet到chatGPT的演进过程

使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。引入了GPU加速训练，大幅提高了深度神经网络的训练速度。

xw555666·2023-10-29 10:08

37 深度学习（一）：查看自己显卡的指令|张量|验证集|分类问题|回归问题

文章目录查看自己显卡的指令框架选什么张量的阶数验证集存在的意义分类问题一般的全连接的代码格式（板子）上面训练的详解一些省略梯度消失和梯度爆炸Dropout回归问题一般回归的全连接的板子batch-size

Micoreal·2023-10-26 02:29

【论文精读】Deep Learning and the Information Bottleneck Principle

DeepLearningandtheInformationBottleneckPrinciple上次读了《DeepLearningunderPrivilegedInformationUsingHeteroscedasticDropout

Atlas8346·2023-10-26 01:01

Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别

1model.train()和model.eval()用法和区别1.1model.train()model.train()的作用是启用BatchNormalization和Dropout。

Code_LiShi·2023-10-25 17:47

基于机器视觉的12306验证码识别计算机竞赛

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖

Mr.D学长·2023-10-25 14:41

tf.keras.layers.AlphaDropout

对输入运用AlphaDropout,它会在dropout后保持原始值的均值和方差不变.tf.keras.layers.AlphaDropout(rate,noise_shape=None,seed=None

又双叒叕苟了一天·2023-10-25 07:17

【机器学习合集】泛化与正则化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录泛化与正则化1.泛化(generalization)2.正则化方法2.1显式正则化方法显式正则化方法对比提前终止模型的训练多个模型集成Dropout技术2.2参数正则化方法2.3隐式正则化方法方法对比泛化与正则化

slience_me·2023-10-24 20:30

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

成功使用Dropout机制使用了重叠的最大池化（MaxPooling）。

努力当总裁·2023-10-23 15:02

CNN-卷积操作pytorch实现

三、创建两套卷积核以及定义池化层，dropout层classNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#

学AI的同学·2023-10-23 15:32

改进Hinton的Dropout：可以用来减轻欠拟合了

近日在一篇论文《DropoutReducesUnderfitting》中，MetaAI、加州大学伯克利分校等机构的研究者展示了如何使用dropout来解决欠拟合问题。

GZKPeng·2023-10-22 17:49

深度学习笔面试知识点总结及题目

防止过拟合的手段（如果模型在训练集上表现比较好但在测试集上表现欠佳可以选择增大L1或L2正则的惩罚力度（L2正则经验上首选1.0，超过10很少见），或增大dropout的随机失活概率（经验首选0.5）；

zichen7055·2023-10-21 06:42

【多模态】平衡多模态学习（讨论与文章汇总）

文章目录1.提出问题2.解决方法01.添加额外的uni-modallossfunction:02.Modalitydropout03.Adjustlearningrate04.Imbalancedmulti-modallearning05

杀生丸学AI·2023-10-21 06:20

Pytorch的LSTM的理解

num_layers：lstm隐层的层数，默认为1bias：False则bih=0和bhh=0.默认为Truebatch_first：True则输入输出的数据格式为(batch,seq,feature)dropout

犹巴米拉尔达·2023-10-20 23:22

论文阅读 || 目标检测系列——yolov2详解

1优化方式的增加（预测更准确）1.1batchnormalization（批量归一化）mAP提升2.4操作：替代了YOLOV1的dropoutbatchnorm有助于解决方向传播过

magic_ll·2023-10-18 07:40

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）

LuDon·2023-10-16 08:37

对比学习笔记

文章目录一、什么是对比学习二、对比学习为什么这么火三、Simcse是什么1.无监督SimCSE2.有监督SimCSE四、simcse的损失函数是什么五、为什么simcse构造正例对时使用dropout是有效的方法六

hit56实验室·2023-10-15 06:55

ESimCSE 论文笔记

SimCSE采用两次dropout作为一对正样本来当作数据增强的方法（详细内容可见我的上一篇笔记），但这样有一个不好的地方就是模型会偏向认为具有相同长度的句子彼此之间就更为相似。为了验证这一观点

shuaiZuJiaoFu·2023-10-15 06:21

[论文笔记]SimCSE

对于无监督方式，输入一个句子然后在一个对比目标中预测它自己，仅需要标准的Dropout作为噪声。这种简单的方式效果却惊人地好。

愤怒的可乐·2023-10-15 06:46

深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））

iterationepisodeepochBatch_SizeExperimenceReplayBuffer经验回放缓存Rewarddiscountfactor或gamma折扣因子Agent神经网络batchnormalization批归一化dropout

参宿7·2023-10-14 09:32

卷积神经网络CNN基础知识

前言2卷积神经网络CNN2.1LeNet-5相关介绍2.2CNN基本结构2.2.1卷积层2.2.2池化层（下采样层）2.2.3全连接层2.2.3.1激励层（非线性激活）2.2.3.2线性层2.2.3.3Dropout

JiA-Bai·2023-10-13 15:48

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow

河南骏·2023-10-12 02:42

正则化、dropout深层神经网络

--coding:utf-8--"""CreatedonSunSep3022:57:442018@author:ltx"""采用正则化的方法和随机删除节点都有助于防止模型过拟合。当数据集特别小，为了防止训练得出的模型过拟合，使用正则化方法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportreg_utils#正则化train_x,train_y,tes

星girl·2023-10-11 23:43

电子电路学习笔记——LDO稳压器 NCP114ASN330T1G的应用

关于LDO稳压器（Low-DropoutRegulator）？是一种用于电源管理的集成电路，常用于将高电压转换为较低且稳定的工作电压。

Hailey深力科·2023-10-11 16:51

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。1.1手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。原理介绍：回归问题使用的损失函数为平方损失函数，二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数，多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。三个问题的激活函数均为

yuzhangfeng·2023-10-11 10:41

深度学习基础知识总结

实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集/验证集/测试集，交叉验证...训练集验证集（开发集）测试集交叉验证目标检测YOLO算法YOLO算法发展过程卷积空洞卷积感受野过拟合噪声IOU搭建模型相关Dropout

ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

尝试练习类VGG卷积神经网络

''importnumpyasnpimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Input,Modelfromkeras.layersimportDense,Dropout

光光小丸子·2023-10-10 12:52

【神经网络】(2) 网络优化，案例：服装图像分类，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。

立Sir·2023-10-09 13:57

李宏毅 2022机器学习 HW3 boss baseline 上分记录

HW3bossbaseline上分记录1.训练数据增强2.crossvalidation&ensemble3.testdatasetaugmentation4.resnet1.训练数据增强结论：训练数据增强、更长时间的训练、dropout

每天都想躺平的大喵·2023-10-08 07:11

TensorFlow常见方法

tf.keras.layers.BatchNormalization（）三、tf.keras.layers.ReLU（）四、tf.zeros()五、tf.Variable()六、tf.keras.Sequential（)七、tf.keras.layers.Dropout

bbbbiu·2023-10-08 05:35

算法成角之路（深度学习进阶笔记）

深度学习进阶深度学习的实现训练,验证,测试集(Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch

TM 2.0·2023-10-07 20:56

李沐深度学习记录5：13.Dropout

Dropout从零开始实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#定义Dropout函数defdropout_layer(X,dropout

smile~。·2023-10-07 18:51

【课程笔记】深度学习网络 - 1 - AlexNet

图像分类课程目录〇、AlexNet理论与背景1、AlexNet在当时具有的几个优越性2、AlexNet的提出对深度学习领域产生的重大影响3、后续改进方案4、网络特征与创新点一、补充知识点1、过拟合2、Dropout

牛顿第八定律·2023-10-07 07:30

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet-52.AlexNet1.架构2.局部响应归一化（VGG中取消了）3.重叠/不重叠池化4.过拟合-数据增强5.过拟合-dropout6

泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

【深度学习】正则化方法——dropout

文章目录正则化方法——Dropout正则化方法——Dropout所谓dropout，是指在神经网络之中每一次前向传播都随机以一定的概率将一些神经元丢弃。一般用于全连接层输出之后。

第五季度·2023-10-05 11:33

Maxout Networks论文阅读

MaxoutNetworksarXiv:1302.4389[stat.ML]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper1.1.摘要maxout：旨在通过dropout

山雾幻华·2023-10-03 12:41

GNN PyG~torch_geometric 学习理解

PyGInstallation2.1PyG安装常见错误及原因2.2PyG具体安装步骤3.torch_geometricpackagestorch_geometric.data.DataDataset与DataLoaderDropout

天狼啸月1990·2023-10-02 21:10

深度学习中Dropout原理解析（10X单细胞和10X空间转录组）

1.Dropout简介1.1Dropout出现的原因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。

单细胞空间交响乐·2023-09-29 03:07

深度学习-学习率调度，正则化，dropout

正如前面我所说的，各种优化函数也依赖于学习率，保持学习率恒定总是有所限制，在执行梯度下降过程中，我们可以使用各种方法来调节训练过程的学习率，这里只是稍微介绍一下，不会写代码实现的。同时，顺便几种其他的手段防止过拟合。1.学习率调度(1).幂调度，学习率随着迭代次数下降，而下降的指数为幂指数，幂指数可以为1c就是幂指数，一般取1，t代表迭代次数，s是超参数，代表初始的学习率(2).指数调度随着迭代的

歌者文明·2023-09-28 20:43

GRCNN抓取网络学习2【自制Jacquard数据集训练】

GRCNN抓取网络学习2【自制Jacquard数据集训练】1.前言2.修改导入抓取数据格式2.1回顾2.2数据集准备2.3对齐GRCNN的Jacquard3.训练数据集3.1对比dropout3.2对比输入大小

2345VOR·2023-09-28 07:51

20180711记录

即用于衡量原图与生成图片的像素误差；kld_lossKL-divergence（KL散度），用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异；model.train()：启用BatchNormalization和Dropoutmodel.eval

荔枝芒果过夏天·2023-09-28 03:19

2018-06-26

importnumpyfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolut

ZSCDumin·2023-09-26 23:25

Pytorch之AlexNet花朵分类

点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录一、AlexNet1.卷积模块2.全连接模块3.AlexNet创新点1.更深的神经网络结构2.ReLU激活函数的使用3.局部响应归一化（LRN）的使用4.数据增强和Dropout5

风间琉璃•·2023-09-25 21:06

使用 TensorFlow 的 Keras API 加载 MNIST 数据集训练模型

importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportFlatten,Dense,Dropout

r081r096·2023-09-25 09:46

Keras中Dropout的用法详解

本文借鉴整理三篇文章，比较全面的用法总结了，看完本文无需再查阅其他资料一、Keras中使用Dropout正则化减少过度拟合Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。

日拱一两卒·2023-09-24 10:01

三重预测指数炒股

fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout

神出鬼没，指的就是我!·2023-09-24 06:41

学习pytorch12 神经网络-线性层

神经网络-线性层官方文档自行了解的网络层归一化层Normalization循环层RecurrentTransformerAlphafoldDropoutSparse稀疏层Distence距离函数Loss

陌上阳光·2023-09-24 03:53

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

为了减少过拟合，在全连接层采取了dropout，实验结果证明非常有效。

seniusen·2023-09-23 13:28

现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集

1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进：使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:17

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