dropout 第7页

人工智能10大算法-CNN(Convolutional Neural Networks)-笔记

卷积(CNN)目的:提特征CNN架构池化(Pooling)Dropout权值共享池化目的:降采样(subsample)，减小参数(防止过拟合)减少输入图片大小也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响有大小

GeekPlusA·2023-07-27 06:29

深度学习——过拟合和Dropout

基本概念什么是过拟合？过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中常见的问题之一，它指的是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的新数据上表现较差的现象。当一个模型过度地学习了训练数据的细节和噪声，而忽略了数据中的一般规律和模式时，就会发生过拟合。过拟合是由于模型过于复杂或者训练数据过少，导致模型记住了训练数据中的每个细节，从而无法泛化到新数据。解决方法1.增加训练数据量：通过增加更多的

时代&信念·2023-07-27 00:52

快快快，一起进来学习LDO基本原理！！

LDO基本原理：LDO是LowDropoutRegulator的缩写，意思是低压差线性稳压器。低压差是指输入电压-输出电压的值比较低。传统的线性稳压器压差高达2V，而LDO的压差只有几百mV。

Hailey深力科·2023-07-24 07:46

欠拟合和过拟合、权重衰减、暂退法（Dropout）、梯度消失和梯度爆炸

目录1.训练误差和泛化误差2.过拟合和欠拟合3.验证集3.1K折交叉验证4.权重衰减5.暂退法（Dropout）6.前向传播和反向传播7.梯度消失和梯度爆炸7.1Xavier初始化8.环境和分步偏移泛化

緈福的街口·2023-07-23 23:48

【深度学习论文阅读】四大分类网络之AlexNet

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionNerualNetworks论文原文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks1引言解决的问题：提高效率（GPU训练），防止过拟合（dropout

禾风wyh·2023-07-23 05:06

Keras-4-深度学习用于计算机视觉-猫狗数据集训练卷积网络

@ZyuanZhang·2023-07-22 14:28

论model.eval()的重要性

blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075model.train()和model.eval()很重要是因为：BatchNormalization和Dropout

菌子甚毒·2023-07-21 20:16

S100数字源表之LDO芯片电学特性测试方案

1、概述LDO，全称为“LowDropoutRegulator”，是一种低压差线性稳压元器件。

whpssins·2023-07-20 03:01

Multi-Sample Dropout

1.模型结构orginaldropout：对单个样本，进行单次dropout。originaldropoutvsmulti-sampledropout2.思想stacking方法中的子模型。

吹洞箫饮酒杏花下·2023-07-20 03:54

基于Tensorflow和Keras实现卷积神经网络CNN并进行猫狗识别

TensorFlow、Keras二、猫狗数据集分类建模3.1猫狗图像预处理3.2猫狗分类的实例——基准模型3.1构建神经网络3.2配置优化器3.3图片格式转化3.4训练模型3.5保存模型3.6可视化三、数据增强四、dropout

鸡腿堡堡堡堡·2023-07-18 20:24

WideResNet(宽残差网络)算法解析-鸟类识别分类-Paddle实战

2.1.2residual的计算方式2.1.3ResNet中两种不同的residual2.1.4BatchNormalization（批归一化）2.2WideResNet(WRNs)算法2.2.1宽残差块2.2.2dropout

心无旁骛~·2023-07-18 01:46

【深度学习笔记3.2 正则化】Dropout

关于dropout的理解与总结：dropout是什么？参考文献[1]dropout会让train变差，让test变好。

取取经·2023-07-17 08:28

吴恩达深度学习笔记整理（四）—— 超参数调试、正则化以及优化

dropout正则化。其他正则化方法归一化输入1.零均值2.归一化方差。为什么使用归一化处理输入？梯度消失/梯度爆炸神经网

梦想的小鱼·2023-07-17 08:27

深度学习笔记4：正则化和dropout

结构风险函数模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=arg⁡min⁡θ1N∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ(θ)\theta^*=\arg\min_\theta\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i,\theta))+\lambda\phi(\theta)θ∗=argminθN1∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ

春花幼稚园陈同学·2023-07-17 08:27

【深度学习笔记】正则化与 Dropout

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1正则化方法2Dropout随机失活1正则化方法如果神经网络过度拟合了数据

洋洋Young·2023-07-17 08:26

【机器学习】基于卷积神经网络 CNN 的猫狗分类问题

卷积神经网络的介绍1.1什么是卷积神经网络1.2重要层的说明1.3应用领域二、软件、环境配置2.1安装Anaconda2.2环境准备三、猫狗分类示例3.1图像数据预处理3.2基准模型3.3数据增强3.4dropout

听海—·2023-07-17 07:58

pytorch : srcIndex ＜ srcSelectDimSize

今天写pytorch代码，在调用Dropout时出现了pytorchdropoutsrcIndexDropout怎么也不应该出现这个问题。

lainegates·2023-07-16 23:09

【动手学深度学习】--06.暂退法Dropout

文章目录暂退法(Dropout)1.原理1.1动机1.2无偏差的加入噪音1.3使用丢弃法1.4推理中的丢弃法2.从零实现Dropout2.1定义模型参数2.2定义模型2.3训练和测试3.简洁实现暂退法(

小d<>·2023-07-16 13:32

基于TensorFlow和Keras的狗猫数据集的分类实验

文章目录前言一、环境配置1、anaconda安装2、修改jupyternotebook工作目录3、配置TensorFlow、Keras二、数据集分类1、分类源码2、训练流程三、模型调整1.图像增强2、网络模型添加dropout

混子王江江·2023-07-16 04:20

神经网络参数

6.是否使用dropout。7训练集多大比较合适。8.mini-batch选择多大。9.学习率多少合适。10.选择何种梯度下降算法。11.何时停止E

梅逊雪·2023-07-15 09:23

【pytorch】同一个模型model.train()和model.eval()模式下的输出完全不同

一些层，如dropout和batchnormalization，在训练和评估过程中的行为是不同的。在训练过程中，dropout层会随机将一部分输入置为零，这有助于防止过拟合。

浮云向晚·2023-07-14 04:41

综合实验---基于卷积神经网络的目标分类案例

卷积神经网络（CNN）的组成输入层：卷积层（包含有卷积核、卷积层参数、激励函数）：池化层：全连接层：输出层：二、猫狗数据分类建模2.1猫狗图像预处理2.2猫狗分类的实例——基准模型2.3数据增强3.4dropout

无视警告继续编译·2023-07-13 16:28

对正则化的理解

在训练模型的时候，可能会遇到网络过拟合的问题，解决这个问题主要的方法有数据增强、Dropout、DropConnect、早停、以及正则化，这里记录一下常见的正则化方法及其特点。

静待梅花开·2023-06-22 23:02

行人重新识别——Relation-Aware-Global-Attention-Networks-master

注意这里我训练所用的GPU为GTX1060显存不足，所以-b改为了16原文使用的-b为64"""参数训续#-a基准模型#-bbatch_size（可调）#-d数据集合#-j多线程#opt优化器adam#dropout

ZATuTu丶·2023-06-21 21:05

【深度学习】5-3 与学习相关的技巧 - Batch Normalization

抑制过拟合(降低Dropout等的必要性)。BatchNorm的思路是调整各层的激活值分布使其拥有适当

loyd3·2023-06-21 16:55

【深度学习】5-4 与学习相关的技巧 - 正则化解决过拟合（权值衰减，Dropout）

机器学习的问题中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。机器学习的目标是提高泛化能力，即便是没有包含在训练数据里的未观测数据也希望模型可以进行正确的识别。发生过拟合的原因，主要有以下两个：模型拥有大量参数、表现力强。训练数据少。那么如何来抑制过拟合正则化是有效方法之一，它不仅可以有效降低高方差，还有利于降低偏差。何为正则化？在机

loyd3·2023-06-21 16:55

《基于LSTM神经网络的双色球蓝球数字预测》

LSTM神经网络，单步预测，循环2000次，100个神经元，无dropout。

小幻月·2023-06-20 13:25

【白话机器学习系列】白话 Dropout

白话Dropout文章目录什么是Dropout理解缩放举个例子什么是DropoutDropout是神经网络的一种正则化技术，它在训练时以指定的概率ppp（常见值为p=0.5p=0.5p=0.5）丢弃一个单元

JarodYv·2023-06-20 13:22

lesson 6

1、noise.bernoulli_(1-p);noise.div_(1-p);returnmultiply(input,noise),dropout的pytorch源码，首先生成伯努利分布以（1-p)

世界待你如此好·2023-06-19 05:02

pytorch搭建AlexNet网络实现花分类

pytorch搭建AlexNet网络实现花分类一、AlexNet网络概述分析二、数据集准备下载划分训练集和测试集三、代码model.pytrain.pypredict.py一、AlexNet网络概述使用Dropout

张嘉烘·2023-06-18 15:07

硬件系统工程师宝典（28）-----关于LDO，应该知道的事

LDO的结构LDO（LowDropoutRegulator）为低压差线性稳压器，具有极低的自有噪声和较高的电源抑制比PSRR。可用于电流主通道控制，芯片上集成了具有极低导通电阻的MOSFET、肖特

电子工程学习圈·2023-06-16 22:20

pytorch笔记：transformer 源码

RNN，transformernn.Transformer关键源码：encoder_layer=TransformerEncoderLayer(d_model,nhead,dim_feedforward,dropout

_森罗万象·2023-06-14 20:37

dropout 原理及源码实现

来自B站视频，API查阅#nn.Dropoutm=nn.Dropout(p=0.2)input=torch.randn(20,16)output=m(input)#nn.functional.dropouttorch.nn.functional.dropout

_森罗万象·2023-06-14 20:07

pytorch net.train(), net.eval()

net.train()在测试模型时在前面使用：net.eval()同时发现，若是不写这两个程序也能够运行，这是由于这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不一样方式的状况，好比BatchNormalization和Dropout

HW_68b8·2023-06-14 19:10

Hinton：我对“青蛙”创造出“人”这件事的后果很紧张丨全文整理+视频

无论是反向传播、Dropout、知识蒸馏、胶囊网络，

智源社区·2023-06-14 14:22

CS231N作业 A2Q5 pytorch

IntroductiontoPyTorchYou’vewrittenalotofcodeinthisassignmenttoprovideawholehostofneuralnetworkfunctionality.Dropout

588·2023-06-14 06:31

吴恩达Deep Learning学习笔记——第三课结构化机器学习

七月七叶·2023-06-13 14:15

多分类问题与卷积模型的优化

文章目录1.创建自定义Dataset类2.基础卷积模型3.Dropout抑制过拟合4.批标准化5.学习速率衰减6.最终优化整合代码首先导入用到的库:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltim

冰履踏青云·2023-06-13 07:57

YOLOv2：损失函数的理解

YOLOv2：损失函数的理解关于改进损失函数关于改进yolov2相对于yolov1改进了网络结构，如把dropout换成bn，换掉全连接层改用全局平均池化（这样可以有多尺度的输入图像），最重要的当然是加了锚框

Libertaz·2023-06-12 13:58

pytorch学习总结之模型网格结构搭建

模型网格结构搭建模型网格结构搭建nn.module类nn.Sequential类其有三种实现方法nn.Conv2d()nn.BatchNorm2d()nn.Dropout2d激活函数LeakyReLu模型网格结构搭建

一只没有情感的机器猪·2023-06-12 10:46

深度学习（Deep Learning）读书思考三：正则化

因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合，比较常用的技术包括：参数添加约束，例如L1、L2范数等训练集合扩充，例如添加噪声、数据变换等Dropout该文主要介绍深度学习中比较常见几类正则化方法以及常用参数选择

下一步·2023-06-12 09:18

文本处理——利用Keras组件，构建LSTM神经网络，并完成情感分析任务；

利用Keras组件，构建LSTM神经网络，并完成情感分析任务；fromkerasimportModelfromkeras.layersimportLSTM,Activation,Dense,Dropout

张人玉·2023-06-11 18:10

硬件设计电源系列文章-LDO设计

技术名词解释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

第二层皮-合肥·2023-06-11 14:48

【人工智能与深度学习】不确定性下的预测和政策学习（PPUU）

【人工智能与深度学习】不确定性下的预测和政策学习（PPUU）简介和问题设置数据集代价学习世界模型确定性预测器加解码器变化式预测网络动作不敏感和随机关闭潜在(latentdropout)训练代理人对专家进行模仿最小化前向模型的不确定性

prince_zxill·2023-06-10 23:59

BERT面试总结

seeInfinite·2023-06-10 17:58

Rdrop技术(Regularized Dropout)

目录Rdrop理论几个常见的应用具体操作方法个人思考Rdrop理论每个数据样本重复经过带有Dropout的同一个模型，再使用KL散度约束两次的输出，使得尽可能一致，而由于Dropout的随机性，可以近似把输入

jianafeng·2023-06-10 12:29

2021-06-18初学pytorch建立cnn模型遇到的问题（自己建立数据集）

初次建立cnn模型问题一：图片维度与卷积维度不对应解决：问题2：pred=cnn_net(x)不正常工作解决问题3：预测值或标签是元组没有size属性解决成功训练如何使用dropout解决训练精度达不到

认真学习pytorch·2023-06-10 10:31

Pytorch——model.train 和 model.eval

这两个方法是针对在网络train和eval时采用不同方式的情况，比如BatchNormalization和Dropout。

归风_·2023-06-10 06:39

keras用法一

keras构建神经网络第一步选择模型序贯模型或函数式模型fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,

孙有涵·2023-06-10 04:48

yolo-v4

目录一：前言二：一些数据增强的方法三：自提议四：dropout普通的dropoutyolov4的dropblock五：Labelsmothing标签平滑六：GIOU，DIOU，CIOU七：对网络结构的改进

QTreeY123·2023-06-10 03:33

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