dropout 第6页

【李宏毅 DLHLP 深度学习人类语言处理 HW1】

每天都想躺平的大喵·2023-08-29 12:10

李宏毅 2022机器学习 HW2 上分路线

baseline增加concat_nframes（提升明显）增加batchnormalization和dropout增加hiddenlayer宽度至512（提升明显）提交文件命名规则为prediction

每天都想躺平的大喵·2023-08-29 12:35

cs231n assignment 2 q3 dropout

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q3Dropoutdropout_forward题面解析代码输出dropout_backward题面代码输出修改fc_net题面解析代码loss函数输出嫌啰嗦直接看源码Q3Dropout

理智点·2023-08-29 11:01

cs231n assignment 1 2 3作业解析导航页

文章目录前言视频课程原始作业github链接讲解assignment1Q1Q2Q3Q4Q5assignment2Q1Q2batchnormalizationQ3dropoutQ4ConvolutionalneuralnetworkQ5PyTorchonCIFAR

理智点·2023-08-29 11:29

信看课堂笔记—LDO和DC-DC电路打PK

LDO（lowdropoutvoltageregulator，低压差线性稳压器）和DC-DC(Directcurrent-Directcurrentconverter，直流电压转直流电压转换器)电源是非常常见的电源电路

信看·2023-08-29 06:05

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

卷积神经网络

.感受野2.全零填充四、Tensorflow2.0中卷积神经网络主要模块1.C:卷积Convolutional2.B:批标准化BN3.A:激活Activation4.P:池化Pooling5.D:舍弃Dropout

孤狼灬笑·2023-08-28 12:46

Dropout的rescale

dropout有两种实现方式，VanillaDropout和invertedDropout。

taoqick·2023-08-27 11:38

复盘

1，从本篇文章中我学到的最重要的概念叙述一个故事要有结构2，我在本片文章中学到的怦然心动的单词dropout退学(感觉第一次见印象很深刻)3，在本片文章我最喜欢的一句话Iwaslucky——Ifoundehatilovedtodoearlyinlife

土管2班43杨娅燃·2023-08-23 16:19

无脑入门pytorch系列（五）—— nn.Dropout

这里写目录标题官方定义demoDropout的位置官方定义Dropout是一种常用的正则化方法，通过随机将部分神经元的输出置为0来减少过拟合。Dr

暗夜无风·2023-08-23 10:29

drop-out在有监督任务上的应用—Rdrop

场景：有监督模型中，利用dropout的方式，增强模型的泛化能力。drop-out在无监督学习上的应用：用于对比学习。同个query，drop前后的预测结果相同。

吹洞箫饮酒杏花下·2023-08-23 10:13

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。在SGD算法中，如果函数的形状非均向（参数大小差异较大），SGD的搜索路径会呈“之字形”移动，搜索效率较低。如下图所示：1）MomentumMomentum是“动量”的意思，和物理有关。用数学式表示Momentum方法，如下所示：其中，W表示要更

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

电子电路学习笔记之SA1117BH-1.2TR——LDO低压差线性稳压器

关于LDO调节器（LowDropoutRegulator）是一种电压稳压器件，常用于电子设备中，用于将高电压转换为稳定的低电压。

Hailey深力科·2023-08-22 06:18

【深度学习】丢弃法（dropout）

丢弃法在小虾的这篇文章中介绍了权重衰减来应对过拟合问题（https://blog.csdn.net/qq_33432841/article/details/107879937），下面在介绍一种应对过拟合问题的方法丢弃法。因为丢弃法有许多不同的变体，下面提到的丢弃法特指倒置丢弃法。方法：在“多层感知机”（https://blog.csdn.net/qq_33432841/article/detail

苦逼的虾·2023-08-21 21:35

Dropout (nn.Dropout()) (为什么神经网络中的dropout可以作为正则化)(model.eval())(为什么Dropout可看作是一种集成学习)

Dropout字面意思就是“丢掉”，是为了防止神经网络出现过拟合，让隐藏层的节点在每次迭代时(包括正向和反向传播)有一定几率(keep-prob)失效。以提高模型的泛化能力，减少过拟合。

hxxjxw·2023-08-21 21:05

（三）YOLO-V2改进细节

（1）Dropout与BatchNormalization在V1版本中使用Dropout，在前向传播时，停止一部分神经元，使模型泛化性更强，防止过拟合在V2版本中改进为BN（批量标准化），对数据进行归一化

Life Pursuer·2023-08-20 08:18

前馈神经网络dropout实例

直接看代码。（一）手动实现importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotasplt#下载MNIST手写数据集mnist_train=torchvision.datasets.MNIST(root='

satadriver·2023-08-19 08:41

DNNGP、DeepGS 和 DLGWAS模型构成对比

一、DNNGPDNNGP是基于深度卷积神经网络，这个结构包括一个输入层，三个卷积层，一个批标准化层，两个dropout层，一个平坦化层，一个dense层。

talentsta·2023-08-18 06:33

神经网络基础-神经网络补充概念-36-dropout正则化

概念Dropout是一种常用的正则化技术，用于减少深度神经网络中的过拟合问题。

丰。。·2023-08-17 07:25

深度学习（RNN系列、CNN、 Attention系列 + 激活函数 + 损失函数 + 优化器 + BN + Transformer+Dropout）

过拟合和欠拟合欠拟合的话，模型对训练集本身学习能力就不足，增大模型复杂度过拟合的话，一般体现在测试集上，训练集效果和测试集效果差别太大，一般操作是降低模型复杂度，增大数据集的量。。降低模型复杂度：（1）正则化，损失函数中加入正则项，惩罚模型的参数，L1正则化（获得参数较稀疏，贡献不大的参数都为0），L2正则化（不稀疏，贡献不大的参数只是很小）。。（控制模型参数大小来降低模型复杂度。。）（2）ear

William张·2023-08-17 03:22

[PaddlePaddle] [学习笔记] [上] 计算机视觉（卷积、卷积核、卷积计算、padding计算、BN、缩放、平移、Dropout）

1.计算机视觉的发展历程计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。计算机视觉技术经过几十年的发展，已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍

Le0v1n·2023-08-15 05:33

损失函数与正则项（惩罚项），多loss间权重设计

目录正则项(惩罚项)正则项（惩罚项）的本质机器学习为什么需要正则项常见惩罚项：参数范数惩罚、稀疏表征、噪声、早停、dropout等参数范数惩罚L0范数惩罚L1范数惩罚（参数稀疏性惩罚）L2范数惩罚：l1

xys430381_1·2023-08-14 22:23

六动手学深度学习v2 ——权重衰退+dropout

2.dropoutdrop

王二小、·2023-08-14 18:32

PyTorch深度学习实战（10）——过拟合及其解决方法

PyTorch深度学习实战（10）——过拟合及其解决方法0.前言1.过拟合基本概念2.添加Dropout解决过拟合3.使用正则化解决过拟合3.1L1正则化3.2L2正则化4.学习率衰减小结系列链接0.前言过拟合

盼小辉丶·2023-08-14 13:53

LeNet-1，LeNet-4，LeNet-5 Code

1importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout

cb_guo·2023-08-12 10:58

torch model.eval()

1.model.train()作用：启用BatchNormalization和Dropout，如果模型中有BN层(BatchNormalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train

三方斜阳·2023-08-11 21:58

学习笔记：智能电源芯片

LDO（LowDropoutRegulator）低压差线性稳压器优点：稳定性好，负载响应快，输出纹波小缺点：效率低，输入输出的电压差不能太大DC-DC（DirectCurrenttoDirectCurrent

阴阳万物·2023-08-11 18:09

分割中的解码编码结构-SegNet（包含代码复现）

分割中的解码编码结构-SegNet一前置知识1.1编码器-解码器架构2.2随机丢弃层（dropout）2.3反池化二论文研究背景、成果及意义三论文摘要四引言五相关工作六模型图代码复现一前置知识1.1编码器

桑_榆·2023-08-11 18:02

神经网络原理概述

多层感知机（Multi-LayerPerceptron，MLP）2.激活函数2.1.单位阶跃函数2.2.sigmoid函数2.3.ReLU函数2.4.输出层激活函数3.损失函数4.梯度下降和学习率5.过拟合和Dropout6

铃音.·2023-08-09 20:43

使用paddle进行酒店评论的情感分类11——超参数调节

我将筛选过的数据集分为训练集与测试集，通过不断调节参数达到了相对能看的效果，参数如下#定义训练参数epoch_num=7batch_size=350#这里改为350learning_rate=0.0082#这里改为0.0082dropout_rate

铭....·2023-08-09 18:16

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记08：丢弃法

前文回顾：权重衰退、正则化文章目录一、丢弃法1.1动机1.2无偏差的加入噪音1.3使用丢弃法1.3.1训练中1.3.2预测中1.4总结二、代码实现2.1从零开始的实现2.1.1Dropout2.1.2定义模型

鱼儿听雨眠·2023-08-09 09:43

动手学DL——MLP多层感知机【深度学习】【PyTorch】

多层感知机（MLP）4.1、多层感知机4.1.1、隐层4.1.2、激活函数σ4.2、从零实现多层感知机4.3、简单实现多层感知机4.4、模型选择、欠拟合、过拟合4.5、权重衰退4.6、丢失法|暂退法（Dropout

来杯Sherry·2023-08-09 09:24

PyTorch中nn.xx与nn.functional.xx的区别

3两者的差别之处：3.1调用方式不一样3.2与nn.Sequential()结合性不一样3.3管理参数不一样3.4使用Dropout时不一样1总体nn.functional.xx是底层的函数接口nn.xx

edwinhaha·2023-08-06 07:04

pytorch-nn.xx与nn.functional.xx的区别

两者的相同之处：nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d都是进行卷积，nn.Dropout和nn.functional.dropout

googler_offer·2023-08-06 07:04

Keras-Dropout正则化

tf.keras.layers.Dropout(rate,noise_shape=None,seed=None,**kwargs)如dropout的名字，就是要随机扔掉当前层一些weight，相当于废弃了一部分

在努力的Jie·2023-08-04 07:50

ad+硬件每日学习十个知识点（19）23.7.30 （LDO参数介绍）

文章目录1.LDO的压差dropout2.线性调整率（输入变化对输出的影响）3.负载调整率（负载变化对输出电压的影响）4.纹波抑制比PSRR（电源抑制比）5.哪些元器件对PSRR影响大？

阿格在努力·2023-08-04 05:38

ResNet网络结构入门

shortcut三、BatchNormalizationResnet网络创新点提出Residual结构（残差结构），可搭建超深的网络结构（可突破1000层）使用BatchNormalization加速训练（丢弃dropout

张嘉烘·2023-08-03 16:26

YOLOV2简介

有了BN便可以去掉用dropout来避免模型过拟合的操作。BN层的添加直接将mAP硬拔了2个百分点，这一操作在yolo_v3上依然有所保留，BN层从v2开始便成了yolo算法的标配。highres

奋斗_蜗牛·2023-08-02 20:40

机器学习&&深度学习——数值稳定性和模型化参数（详细数学推导）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——Dropout订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助这一部分包括了很多概率论和数学的知识，而书上的推导很少

布布要成为最负责的男人·2023-08-02 13:40

pytorch学习——正则化技术——丢弃法（dropout）

一、概念介绍在多层感知机（MLP）中，丢弃法（Dropout）是一种常用的正则化技术，旨在防止过拟合。

一只小百里·2023-08-02 08:06

pytorch中 torch.nn的介绍

torch.nn是pytorch中自带的一个函数库，里面包含了神经网络中使用的一些常用函数，如具有可学习参数的nn.Conv2d(),nn.Linear()和不具有可学习的参数(如ReLU，pool，DropOut

向前向前向前！·2023-08-01 04:33

机器视觉

折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE初始化或MSRA（用于ReLU函数）批归一化欠拟合、过拟合与Dropout

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

机器学习——Dropout原理介绍

一：引言文章转载自小梦想大愿望因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中，需要

sinat_29552923·2023-07-31 19:28

机器学习笔记8——抑制过拟合之Dropout、BN

抑制过拟合的方法有以下几种：（1）dropout（2）正则化（3）图像增强本次主要谈论一下dropoutdropout定义：是一种在学习的过程中随机删除神经元的方法。

hello everyone！·2023-07-31 19:28

机器学习&&深度学习——Dropout

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——权重衰减订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助Dropout重新审视过拟合扰动的稳健性实践中的Dropout

布布要成为最负责的男人·2023-07-31 19:27

计算机视觉（五）深度学习基础

的问题Momentum动量NesterovMomentumAdagradRMSpropAdam各种梯度下降算法比较关于算法选择的建议BatchNormalization的由来避免过适应早期停止训练权重衰减Dropout

_企鹅_·2023-07-31 06:16

自监督去噪: self2self 原理及实现（Pytorch）

Self2SelfWithDropout:LearningSelf-SupervisedDenoisingFromSingleImage文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/

留小星·2023-07-30 06:55

cs231n assignment2(1)

assignment2内容有：利用numpy实现Fully-connectedNeuralNetwork(forward和backpropagation)、BatchNormalization和Dropout

没天赋的学琴·2023-07-30 00:46

model.train() 和 model.eval() 作用

在训练和测试阶段，模型的行为可能会有所不同，特别是当模型包含BatchNormalization和Dropout等层时，这些层在训练和测试阶段的行为可能不同。

木禾DING·2023-07-29 17:10

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概率"hidden_act

迟耿耿·2023-07-28 09:41

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