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dropout
mnist deep convolutional cetwork源码说明
主要对mnist_deep代码中的conv2d，max_pool，
dropout
进行说明代码来源：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master
stranger_huang
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2020-06-26 14:45
caffe+报错︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+
dropout
/batch Normalization
一、深度学习中常用的调节参数本节为笔者上课笔记（CDA深度学习实战课程第一期）1、学习率步长的选择：你走的距离长短，越短当然不会错过，但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小，越容易得到局部最优化（到了比较大的山谷，就出不去了），而大了会全局最优一般来说，前1000步，很大，0.1；到了后面，迭代次数增高，下降0.01，再多，然后再小一些。2、权重梯度消失的情况，就是当数值接近于正向∞，求导之后就
悟乙己
·
2020-06-26 10:54
图像︱caffe
Visualizing and Understanding Convolutional Networks笔记
arxiv.org/abs/1311.2901Pytorch实现https://github.com/huybery/VisualizingCNN神经网络有效的原因：1、大规模数据集2、GPU提高大量的算力3、
Dropout
shuzip
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2020-06-26 10:21
深度学习
图像分类
如何利用神经网络做回归问题（全连接以及一维卷积）
fromkeras.layersimportInput,Densefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layers.coreimportFlatten,Dense,
Dropout
shizhengxin123
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2020-06-26 09:03
cnn神经网络
使用Lenet5卷积神经网络，简单识别车牌
lenet是1987的神经网络，相对简单，没有
dropout
层，所以使用这个新手搭起来比较简单。
sh3ine
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2020-06-26 08:32
Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（2）-- 优化算法
接着，我们介绍了防止过拟合的两种方法：L2regularization和
Dropout
。然后，介绍了如何进行规范化输入，以加快梯度下降速度和精度。然后，
红色石头Will
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2020-06-26 05:29
深度学习
吴恩达深度学习专项课程
吴恩达深度学习专项课程
pytorch中torch.nn.
dropout
和torch.nn.F.
dropout
区别
其实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class
Dropout
(_
Dropout
Nd):........
图灵的喵
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2020-06-26 04:57
人工智能
机器学习
PyTorch
keras-二分类
importnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,
Dropout
#generatedummydatax_train
qxdoit
·
2020-06-26 04:55
keras
神经网络训练过程中验证集损失小于训练集损失的三大主要原因
比如在损失函数中加入了L1，L2等正则项，或者
dropout
。正则化会牺牲训练
cosmosknight
·
2020-06-26 04:37
深度学习与计算机视觉
bert代码解读2之完整模型解读
bert代码模型部分的解读bert_config.josn模型中参数的配置{"attention_probs_
dropout
_prob":0.1,#乘法attention时，softmax后
dropout
ywm-pku
·
2020-06-26 04:40
bert
nlp
Pytorch随机种子设置或固定
训练过程在训练过程中，若相同的数据数据集，相同的训练集、测试集划分方式，相同的权重初始化，但是每次训练结果不同，可能有以下几个原因：
Dropout
的存在Pytorch、Python、Numpy中的随机种子没有固定数据预处理
师太恋上老衲
·
2020-06-26 03:11
pytorch
深度学习基础系列（九）|
Dropout
VS Batch Normalization? 是时候放弃
Dropout
了
Dropout
是过去几年非常流行的正则化技术，可有效防止过拟合的发生。但从深度学习的发展趋势看，BatchNormalizaton(简称BN)正在逐步取代
Dropout
技术，特别是在卷积层。
qq_43713668
·
2020-06-26 02:27
网络
代码
网络
python学习之猫狗数据集的分类实验（一）
importosimportshutil#复制文件fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense,
Dropout
fromkeras.optimizersimportRMSpropfromkeras
无落
·
2020-06-26 01:15
wuluo
python3
使用AlexNet训练自己的数据集
前言：前两篇分别介绍两个图像识别的模型，第一个是mnist手写体图像识别，第二个是在第一个代码的基础上增加了一些优化技巧，例如正则化、
dropout
等，并且比较加上各种优化技巧之后图像识别的结果。
YYLin-AI
·
2020-06-25 21:49
深度学习之图像识别
经典图像识别模型
深度学习
Alexnet
Tensorflow实现经典神经网络:AlexNet,VGGNet,GoogleInceptionNet,ResNet（tf实战观后感）
（2）训练时使用了
Dropout
，避免了过拟合。（3）在CNN中使用重叠的最大池化。提过了补偿比池化核尺寸小，这样池化层输出之间有重叠和覆盖，提高了特征的丰富性。
加油记笔记的小码农
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2020-06-25 21:38
tensorflow
19年春招实习心得
19届实习面试一、CVTE(自然语言处理)40min1.希尔伯特空间是什么，线性空间是什么2.sigmoid函数形式，其导数形式是啥3.
dropout
原理，和DAE区别4.svm核函数的用处5.autoencoder
那什
·
2020-06-25 18:35
算法
深度神经网络-keras-调参经验
设计要比较合理，对比训练集和验证集的loss2，relu可以很好的防止梯度弥散的问题，当然最后一层激活函数尽量别用relu，如果分类则用softmax3，BatchNorm可以大大加快训练速度和模型的性能4，
Dropout
AI小白一枚
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2020-06-25 18:48
keras
Tensorflow 2.0 实现神经网络
Tensorflow2.0实现神经网络文章目录Tensorflow2.0实现神经网络1.加载fashion_mnist数据集2.搭建三层神经网络3.模型训练4.利用
Dropout
抑制过拟合5.使用回调函数
DID 迪
·
2020-06-25 17:24
机器学习
（CNN）卷积神经网络（四）
dropout
第一篇文章介绍了卷积神经网络的数据输入形式和权值的初始化：CNN）卷积神经网络（一）第二篇文章介绍了卷积操作，常用的激活函数（CNN）卷积神经网络（二）第三篇介绍了卷积神经网络的池化层，可视化理解以及用数学的角度理解卷积操作：（CNN）卷积神经网络（三)
dropout
黄小猿
·
2020-06-25 16:03
计算机视觉／深度学习
2015-8-1 Sklearn, XGBoost,等可重现数据驱动研究平台REP
的可扩展深度学习框架deepy】"deepy:HighlyextensibledeeplearningframeworkbasedonTheano"GitHub:O网页链接【开源:基于Theano的CNN实现(
dropout
s
hzyido
·
2020-06-25 14:57
神经网络训练加速、增加稀疏性操作（
Dropout
、GN、BN、LRN）
增加稀疏性（降低过拟合风险）----
Dropout
、LRN
Dropout
Dropout
是怎么做到防止过拟合的呢？
coder_zrx
·
2020-06-25 13:13
神经网络
机器学习
tensorflow2.0训练网络的问题（包括BatchNormalization以及
Dropout
）
近期准备做一些关于深度学习图像篇的教程，主要包括分类网络，目标检测网络、图像分割网络，并以pytorch1.3以及tensorflow2.0分别去搭建实现。近期使用tensorflow2.0训练网络时遇到了很多问题，在这简单做个总结。使用环境：Python3.6（Anaconda管理）、Tensorflow2.0.0rc11.到底使用subclassedAPI还是使用官方推荐的kerasfunct
太阳花的小绿豆
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2020-06-25 12:31
Tensorflow
深度学习
卷积神经网络的发展历程
这里有一些关键的改进：它提出了ReLu，也就是有助于防止消失的梯度问题；它也引入了
dropout
的概念，使得每层中神经元随机地打开和关闭，防止过拟合。
假言命题
·
2020-06-25 12:49
深度学习
tensorflow实战之四：MNIST手写数字识别的优化3-过拟合
这一节我们会提到过拟合，及
Dropout
策略。一.拟合：我们先来看一下三种拟合：大量案例都表明，在神经网络神经元个数或者层数增加时，训练过程容易出现过拟合的现象。
sky_Fantasy_qq
·
2020-06-25 11:02
TensorFlow深度学习
keras教程【1】编写多层感知机mlp
keras.datasets:包含多种常用数据集，实现自动下载和解析等；keras.models:包含各种模型结构，1）顺序模型Sequential;keras.layers:包含常用的层结构，1）全连接层Dense;2)
Dropout
upup-我是昵称存在的分割线
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2020-06-25 09:36
深度学习框架
防止过拟合、
dropout
理解
blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443、https://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/71320727开篇明义，
dropout
ShiningJotes
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2020-06-25 07:41
pytorch中model.train、model.eval以及torch.no_grad的用法
1、model.train()model.train()让model变成训练模式，此时
dropout
和batchnormalization的操作在训练起到防止网络过拟合的问题2、model.eval()
qq_33590958
·
2020-06-25 07:24
深度学习神经网络中正则化的使用
//blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历目录文章目录目录前言前提工作模型函数无正则化带L2正则的激活函数损失函数反向传播
Dropout
夜雨飘零1
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2020-06-25 06:04
深度学习
吴恩达的课程
【NLP】文本分类TextCNN
一、理论二、代码TextRNN（tf2.0实现，主要使用其中的keras包）fromtensorflow.keras.layersimportDense,Embedding,Conv1D,
Dropout
h
·
2020-06-25 05:11
NLP
深度学习（六）RESNET,VGG,DENSENET
DENSENET：保留每次线性变换后的特征，与最后的featuremap进行累加累加求和过程一定要保证通道数相同VGG：进行五层线性变化，该维度，4096进入全连接层.最后进行分类softmax用于求概率
dropout
风痕依旧
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2020-06-25 04:59
深度学习
【深度学习】过拟合抑制（二）丢弃法（
dropout
）
丢弃法有许多变体，这里的丢弃法为倒置丢弃法（inverted
dropout
）。
Beb1997
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2020-06-25 04:56
人工智能
深度学习第二课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 第一周正则化 笔记和作业
正则化通常而言，深度学习的Regularization方法包括：1.L2正则化2.
Dropout
3.DataAugmentation4.EarlystoppingL2正则化“Weightdecay”L2
Vico_Men
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2020-06-25 03:40
深度学习
比尔盖茨在哈佛大学的演讲(2)
Iapplaudthegraduatestodayfortakingamuchmoredirectroutetoyourdegrees.Formypart,I’mjusthappythattheCrimsonhascalledme"Harvard’smostsuccessful
dropout
乐其英语I乐在其中
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2020-06-25 02:10
欠拟合和过拟合的一般解决方法
使输入数据具有更强的表达能力3.调整参数和超参数4.增加训练数据往往没有用5.降低正则化约束解决过拟合(高方差)的方法1.增加训练数据数2.使用正则化约束3.减少特征数4.调整参数和超参数5.降低模型的复杂度6.使用
Dropout
7
是DRR啊
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2020-06-25 02:27
机器学习
Train Loss不降、Valid Loss不降、Test Loss不降的原因及解决
检查模型结构是不是太小太简单和特征工程是否合理权重初始化：原因：不合理的权重初始化会导致收敛极慢，合理的权重初始化能改有极大改善解决：选择适合自己模型的权重初始化，建议无脑xaivernormal正则化：原因：L1、L2、
Dropout
今 晚 打 老 虎
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2020-06-25 01:59
面试之CV基础知识
深度学习
点滴
Tips for Training Deep Neural Network
MaxoutCostFunctionSoftmaxCrossEntropyDataPreprocessingOptimizationLearningRateMomentumGeneralizationEarlyStoppingWeightDecay
Dropout
我是个粉刷匠
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2020-06-25 00:53
李宏毅-ML(DS)-15秋
基于CNN的2D单人体姿态估计论文综述
1.DeepPose（谷歌大佬首次提出人体关键点解决方案）2.Joint-cnn-mrf（在cnn框架下利用条件随机场对位置进行建模，提出了heatmap）3.Spatial
Dropout
（LeCun团队首次将多尺度应用于人体关键点检测
yuanCruise
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2020-06-24 22:41
深度学习论文解读
神经网络的优化（5）----
Dropout
一、
Dropout
怎么做点击此处返回总目录二、为什么
Dropout
有效讲一下
Dropout
，我们先讲一下
dropout
是怎么做的，然后再讲为什么要这么做。
/home/liupc
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2020-06-24 19:51
17
深度学习
dropout
比率最好的设置为0.5，因为随机生成的网络结构最多
在编写tensorflow程序的时候，会发现训练的时候
dropout
的参数keep_prob=0.8（0.5,0.9等等），在测试的时候keep_prob=1.0，即不进行
dropout
。
Takoony
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2020-06-24 17:49
deep
learning
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、
dropout
转载：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）
moluchase
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2020-06-24 15:12
机器学习
dropout
为什么有用。
Dropout
在RNN中的应用综述。
想起来前两天小师弟问我问题，为什么
dropout
是有用的，看起来像是一个有bug的操作。
mmc2015
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2020-06-24 15:40
深度学习
Keras BP神经网络运用于手写数字识别
importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,
Dropout
fromkeras.optimizersimportSGD
马踏飞燕&lin_li
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2020-06-24 13:47
深度学习
DNN，CNN和RNN的12种主要
dropout
方法的数学和视觉解释
深入研究DNN，CNN和RNN
Dropout
方法以进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩##动机在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。这意味着神经元彼此非常依赖。
deephub
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2020-06-24 12:51
算法
神经网络
人工智能
dropout
过拟合
AlexNet 论文总结
AlexNet论文总结一、论文翻译摘要（一）引言（二）数据集（三）架构1.ReLU非线性2.多GPU训练3.局部响应归一化（LRN）4.重叠池化5.整体架构（四）减少过拟合1.数据增强2.
Dropout
*青云*
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2020-06-24 12:34
图像分类
深度学习笔记5：正则化与
dropout
为了防止深度神经网络出现过拟合，除了给损失函数加上L2正则化项之外，还有一个很著名的方法——
dropout
.废话少说，咱们单刀直入正题。究竟啥是
dropout
?
Game_Tom
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2020-06-24 12:39
人工智能
人工智能
深度学习
[深度学习]Keras利用VGG进行迁移学习模板
importkerasfromkerasimportModelfromkeras.applicationsimportVGG16fromkeras.callbacksimportTensorBoard,ModelCheckpointfromkeras.layersimportFlatten,Dense,
Dropout
李正浩大魔王
·
2020-06-24 11:32
深度学习
Tensorflow实现对fashion mnist（衣服，裤子等图片）数据集的softmax分类
整个神经网络的架构是首先是flatten层（把图片从二维转化为一维），然后经过一系列的全连接网络层，中间穿插着一些
dropout
层来避免过拟合，最后达到softmax层实现多分类。
Geeksongs
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2020-06-24 09:00
CNN测试集的准确率高于训练集
原因可能有以下：网上查询1.
Dropout
的原因，测试的时候所有的神经元的权重都用上了，训练的时候部分没有了。所以测试的效果会优于训练集。可以在训练之后，通过多个测试集看效果来验证。
Better-1
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2020-06-24 07:25
项目学习
基于图像数据识别的卷积神经网络算法
卷积神经网络与传统神经网络相比，多了卷积层，池化层，
dropout
，其目的就是减少参数的数量从而实现网络的深度，利用
dropout
等方法降低过拟合，最终达到传统神经网络无法比拟的预测效果。
小小小绿叶
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2020-06-24 06:29
浅谈LDO和DC/DC电源的区别
LDO是low
dropout
voltageregulator的缩写，就是低压差线性稳压器。DC-DC，其实内部是先把DC直流电源转变为交流电电源AC。
lee_d16888
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2020-06-24 04:31
模电相关
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