dropout

Dropout原理与实现

Dropout是深度学习中的一种防止过拟合手段，在面试中也经常会被问到，因此有必要搞懂其原理。
ZingpLiu·2019-10-08 12:00

深度解析Droupout与Batch Normalization

Droupout2012年，Hinton在其论文中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。
Jamest·2019-10-04 23:00

GRU - 文本情感分类

Bidirectional(CuDNNGRU(64,return_sequences=True))(x)x=GlobalMaxPool1D()(x)x=Dense(16,activation="relu")(x)x=Dropout
qAOOAp·2019-10-02 22:48

deep_learning_Dropout

吴恩达深度学习笔记（十一）——dropout正则化主要内容：一、dropout正则化的思想二、dropout算法流程三、dropout的优缺点一、dropout正则化的思想在神经网络中，dropout是一种
醉画仙·2019-09-28 16:00

激活函数，Batch Normalization和Dropout

神经网络中还有一些激活函数，池化函数，正则化和归一化函数等。需要详细看看，啃一啃吧。。1.激活函数1.1激活函数作用在生物的神经传导中，神经元接受多个神经的输入电位，当电位超过一定值时，该神经元激活，输出一个变换后的神经电位值。而在神经网络的设计中引入了这一概念，来增强神经网络的非线性能力，更好的模拟自然界。所以激活函数的主要目的是为了引入非线性能力，即输出不是输入的线性组合。假设下图中的隐藏层使
silence_cho·2019-09-26 22:00

七、改进神经网络的学习方法（3）：过拟合及改进方法（正则化、Dropout）

本博客主要内容为图书《神经网络与深度学习》和NationalTaiwanUniversity(NTU)林轩田老师的《MachineLearning》的学习笔记，因此在全文中对它们多次引用。初出茅庐，学艺不精，有不足之处还望大家不吝赐教。1.过拟合  费米曾经表明：有大量自由参数的模型能够描述一个足够宽泛的现象。即使这样的模型与现有的数据吻合得很好，这也不能说它是一个好的模型。这仅仅只能说明，有足够
独孤呆博·2019-09-26 18:11

经典深度学习模型发展

一、简介AlexNet：(2012)主要贡献扩展LeNet的深度，并应用一些ReLU、Dropout等技巧。
凌逆战·2019-09-26 15:00

【tensorflow-DenseNet】使用DenseNet训练MNIST

的代码：importtensorflowastfimporttflearnclassDenseNet(object):def__init__(self,growth_rate_K,is_training,dropout_rate
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2019-09-23 12:27

pytorch:model.train和model.eval用法和区别

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固定住，不会取平均，而是用训练好的值，不然的话，一旦test的batch_size
Hinton-wu·2019-09-21 11:07

深度学习面经

反映在评价指标上，就是模型在训练集上表现良好，在测试集上表现一般（泛化能力差）降低过拟合风险的方法：数据增强平移、旋转、缩放利用生成对抗网络生成新数据降低模型复杂度神经网络：减少网络层数、神经个数、添加dropout
东城青年·2019-09-19 15:42

针对“AI专利流氓”，美国专利局出手了

比如GeoffreyHinton老爷子搞的DropOut，谷歌兄弟公司DeepMind手里的RNN，在法律层面，专利权都归谷歌所有。
itwriter·2019-09-18 11:00

针对“AI专利流氓”，美国专利局出手了：提12大问题征求意见，规范AI专利申请...

比如GeoffreyHinton老爷子搞的DropOut，谷歌兄弟公司DeepMind手里的RNN，在法律层面，专利权都归谷歌所有。
QbitAl·2019-09-18 10:57

深度学习网络 常见问题解决思路

1、神经网络过拟合问题1、解决思想：①在不改变网络结构的情况下，使用dropout（类似RF中的booststaping）②在不改变网络结构的情况下，使用BN层（作用：在前面文章中），神经网络毕竟是一个线性累加的模型
鲨鱼儿·2019-09-17 12:11

AlexNet论文学习

其中用到的技术包括非饱和神经元，用于卷积运算的高效GPU，dropout正则化技术。同时，本文也给出了这一模型的一个变体。Introduction在此之前，提高性能的方法一般是扩大数据集，同时使
cititude·2019-09-15 21:00

4.防止过拟合，使用dropout, 并增加隐藏层

过拟合的了解：线性问题中的过拟合，分类问题的中过拟合防止过拟合：1.增加数据集，2.正则化方法3.Dropout正则化：就是在代价函数后增加正则项Dropout：神经元的随机失活tensorflow中屏蔽输出的
zmjames2000·2019-09-14 21:00

Monte-Carlo Dropout，蒙特卡罗 dropout

Monte-CarloDropoutMonte-CarloDropout（蒙特卡罗dropout），简称MCdropout。
wuliytTaotao·2019-09-12 16:00

神经网络优化技巧

优化技巧都是针对问题来的，下面列出了训练神经网络存在的问题，及其优化技巧一、过拟合优化方法：1训练更多数据降低网络容量早期停止正则化（L1和L2）Dropout，在每个epoch中随机关闭一些节点二、局部最优优化方法
Linky1990·2019-09-12 10:41

The Annotated Transformer（二）

defmake_model(src_vocab,tgt_vocab,N=6,d_model=512,d_ff=2048,h=8,dropout=0.1):"提示：从超参数构建模型。"
山夏蔷薇·2019-09-04 17:36

Pytorch： model.train and model.eval

model.train()：启用BatchNormalization和Dropoutmodel.eval()：不启用BatchNormalization和Dropout#Dropout能够克服Overfitting
tony2278·2019-09-03 11:08

Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法，神经网络优化算法看这一篇就够了

原文链接：https://aiprocon.csdn.net/m/topic/ai_procon/ticket作者| mantch来源| 知乎1.训练误差和泛化误差对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？因为存在着训练误差和泛化误差：训练误差：模型在训练数据集
AI科技大本营·2019-09-01 00:00

tf.nn.dropout的使用

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，将会导致过拟合(overfitting)的出现，就好像下图这样。看到这个蓝色曲线，我就知道：很明显蓝色曲线是overfitting的结果，尽管它很好的拟合了每一个点的位置，但是曲线是歪歪曲曲扭扭捏捏的，这个的曲线不具有良好的鲁棒性，在实际工程实验中，我们更希望得到如黑色线一样的曲线。tf.nn
nineteens·2019-08-31 14:10

深度学习之Pytorch（三）经典卷积神经网络

滤波器个数连接数：输出大小参数个数具体计算：https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html1.1AlexNet（论文翻译）第一次引入激活层ReLU，在全连接层引入了Dropout
名字太简单就记不住·2019-08-31 11:26

深度学习系列三：Overfitting问题与L1、L2正则化和Dropout

概述神经网络训练中的过拟合问题是指训练出来的网络对于训练数据集有很好的预测准确率，但对于测试数据集的预测准确率却远低于训练数据集，用一张关于分类问题的图能很明显看出这个问题：在此不深究其中原因了，有一种基本的理解是当网络复杂程度很高时，其描述能力是很强的，因此在针对某一部分数据集集中高强度训练后，能够高度拟合该数据集中的规律，可以认为将训练集中的数据噪声也完美拟合了，因此其在训练集上准确度很高，但
m米咔00·2019-08-29 18:54

TensorFlow 常用的4个模块

.):2维卷积dropout(...):随机丢弃神经网络单元relu(...):relu激活层sigmo
Key_jiang·2019-08-29 15:42

TensorFlow2.0 学习笔记 keras实战(上)

实战分类模型之数据读取与展示导入经常要用到的数据库下载数据集2-4构建模型训练模型显示学习曲线对测试集进行评估2.5数据归一化2.6回调函数2.7回归模型2.8神经网络讲解2.9构建深度神经网络2.10批归一化,激活函数,dropout
Diiiiiiiiiiiiiiii·2019-08-26 22:33

cs231n学习之神经网络训练技巧（7）

1、dropoutdropout是一种简单而且非常有效的的正则化方法image.pngdropout在训练
Latet·2019-08-24 15:40

李宏毅机器学习系列-深度学习小贴士

李宏毅机器学习系列-深度学习小贴士是过拟合的错么深度学习的技巧梯度消失ReluMaxout可调节的学习率RMSPropMomentumAdamEarlyStoppingRegularizationDropout
王伟王胖胖·2019-08-20 17:29

单纯基于numpy实现的神经网络框架 : numpy-net

numpy-net/中文概述仅使用基本的矩阵运算(工具为numpy),和合适的数据结构,自主实现了深度学习框架(名为numpy-net).其支持全连接、卷积、池化、BatchNormalization、dropout
Horcham·2019-08-19 18:27

Pytorch_study_Task_5:PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout

Pytorch_study_Task_5:PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout1.了解知道Dropout原理2.用代码实现正则化(L1、L2、Dropout）3.Dropout的numpy
阿荣呀.·2019-08-16 20:10

CNN经典网络模型概述

前两层全连接层使用了dropout。VGGNet：有VGG11,13,16,19，每个VGG网络都有3个FC层，5个池化层，1个softmax层
此处的彼声·2019-08-16 16:32

pytorch(五)dropout

一、Dropout原理1.概述作用：防止过拟合方法：训练时，随机停止某些神经元的参数训练2.Dropout工作流程及使用2.1Dropout具体工作流程假设我们要训练这样一个神经网络，如图2所示。
一只小团子·2019-08-15 19:35

任务5 PyTorch实现L1、L2正则化及Dropout

L1正则化importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#Hyper-parametersinput_size=784hidden_size=500num_classes=10num_epochs=5batch_size=100learning_rate=0.0001l1_
qinhanmin·2019-08-15 15:15

Pytorch基础之——（五）Pytorch实现L1，L2正则化以及Dropout

（五）Pytorch实现L1，L2正则化以及Dropout1.了解知道Dropout原理2.用代码实现正则化(L1、L2、Dropout）3.Dropout的numpy实现4.Pytorch中实现dropout5
weixin_42257802·2019-08-15 15:48

pytorch测试的时候为何要加上model.eval（）

Sure,Dropoutworksasaregularizationforpreventingoverfittingduringtraining.ItrandomlyzerostheelementsofinputsinDropoutlayeronforwardcall.Itshouldbedisabledduringtestings
qq_23304241·2019-08-14 19:21

一文了解caffe框架

AlexNet数据层（data_layer）数据传递（blob）卷积层（convolution）受限线性单元（RELU）池化层（POOLING）局部响应归一化层（LRN）全连接层（INNER_PRODUCT）Dropout
.NY&XX·2019-08-13 16:38

防止过拟合的方法，及dropout实现原理 - 面试篇

这个比较简单，但也记录一下。（要深入起来也不容易呀）问：怎么防止过拟合？[头条，百度，boss直聘]早停EarlystoppingEarlystopping方法的具体做法是，在每一个Epoch结束时（一个Epoch集为对所有的训练数据的一轮遍历）计算validationdata的accuracy，当accuracy不再提高时，就停止训练。一般的做法是，在训练的过程中，记录到目前为止最好的valid
GreatXiang888·2019-08-12 17:08

Pytorch中net.eval与net.train

这两个函数只要适用于Dropout与BatchNormalization的网络，会影响到训练过程中这两者的参数net.train()这个一般出现在训练函数中，也就是出现于deftrain():net.train
ImDePanDa·2019-08-12 13:00

软件工程学习进度第六周暨暑期学习进度之第六周汇总

mnist数据集手写数字识别（前段时间实现的是全连接神经网络做的手写数字识别），使用全连接时识别准确率在91%左右，这个精度在手写数字中实在不高，但是使用卷积时，除了基本的卷积层和池化层，在输出层之间新增一个dropout
赵代码·2019-08-11 17:00

cs231n assignment2 dropout

代码：https://github.com/LiuZhe6/CS231N为了防止神经网络过拟合数据，可以采用dropout方法。其主要思想是：对隐藏层中部分输出或者权重随机置为0。
一叶知秋Autumn·2019-08-03 11:52

常见的激励函数和损失函数

又是一个分享的日子，博主之前写了一篇推文码前须知---TensorFlow超参数的设置，介绍了我们训练模型前需要设定的超参数如学习率（learningrate）、优化器（optimizer）及防止过拟合的几种工具如Dropout
Chile_Wang·2019-07-30 16:28

常见的激励函数和损失函数

又是一个分享的日子，博主之前写了一篇推文码前须知---TensorFlow超参数的设置，介绍了我们训练模型前需要设定的超参数如学习率（learningrate）、优化器（optimizer）及防止过拟合的几种工具如Dropout
Chile_Wang·2019-07-30 16:28

[机器学习] keras：MNIST手写数字体识别（DeepLearning 的 HelloWord程序）

/courses_ML17_2.htmlimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout
长颈鹿大侠·2019-07-29 15:00

cs231n assignment2 Fully-connected Neural Network

本次作业分为五个部分：Q1：Fully-connectedNeuralNetwork、Q2：BatchNormalization、Q3：Dropout、Q4:ConvolutionalNetworks、
一叶知秋Autumn·2019-07-29 11:36

机器学习面试题

vivo校招提前批广告推荐算法工程师https://www.jianshu.com/p/e752b5ed5f0a概率论:中心极限定理dropout,bnkNN和kmeans的区别FMSVM,SMO在广告推荐大数据场景下
婉妃·2019-07-26 09:06

keras将两个独立的模型融合起来(无传入参数版本)

的基础上稍做改动将两个独立的模型融合成一个整体这里的模型在定义时没有使用传入参数,而是在模型融合的时候一起定义传入参数importkerasfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Dense,PReLU,Dropout
云端浅蓝·2019-07-25 00:12

keras将两个独立的模型融合起来(无传入参数版本)

的基础上稍做改动将两个独立的模型融合成一个整体这里的模型在定义时没有使用传入参数,而是在模型融合的时候一起定义传入参数importkerasfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Dense,PReLU,Dropout
云端浅蓝·2019-07-25 00:12

经典网络的特点总结 Alexnet

AlexNet贡献：ILSVRC2012冠军网络结构：8层网络，参数大约有60million，使用了relu函数，头两个全连接层使用了0.5的dropout。
Piggy、、·2019-07-24 09:38

pytorch学习笔记6--过拟合，交叉验证，正则化

文章目录过拟合过拟合、欠拟合交叉验证regularization动量与学习率衰减dropout，earlystop卷积神经网络resnetdensenetnn.Module数据增强实战lenet5resnet
niklaus.z.lee·2019-07-24 09:43

[Paper Reading] Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

简介Dropout作为神经网络常用的正则化方法，最早由Hinton和Srivastava等人[[1]2012年提出。
_soaroc_·2019-07-24 09:02

Tensorflow入门2——实现多层感知机

catkin_ws/article/details/969756471多层感知机MLP2Tensorflow实现步骤（代码）2.1加载MNIST数据集2.2隐含层参数初始化2.3输入输出2.4模型结构、Dropout
catkin_ws·2019-07-24 00:33
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