dropout

Tips for Deep Learning

EarlyStoppingRegularizationDropoutRecipeofDeepLearning我们要做的第一件事是，提高model在trainingset上的
keep--learning·2023-06-09 20:28

深度学习（提高泛化能力）+深度学习未来

文章目录泛化能力数据集数据增强预处理均值减法均一化白化（whitening）激活函数maxoutReLUDropoutDropConnect深度学习的应用物体识别物体检测分割回归问题人脸识别网络可视化泛化能力训练样本必不可少预处理的数据更容易训练改进激活函数和训练方法有助于提高神经网络的泛化能力数据集两个包含大规模的数据集
Elsa的迷弟·2023-06-09 18:51

深度学习神经网络基础知识(三)前向传播，反向传播和计算图

专栏：神经网络复现目录深度学习神经网络基础知识(三)本文讲述神经网络基础知识，具体细节讲述前向传播，反向传播和计算图，同时讲解神经网络优化方法：权重衰减，Dropout等方法，最后进行Kaggle实战，
青云遮夜雨·2023-06-09 10:00

深入理解深度学习——正则化（Regularization）：Dropout

分类目录：《深入理解深度学习》总目录Dropout供了正则化一大类模型的方法，计算方便且功能强大。在第一种近似下，Dropout可以被认为是集成大量深层神经网络的实用Bagging方法。
von Neumann·2023-06-09 09:53

python 面试常考题

深度学习中常用的正则化方法包括L1正则化、L2正则化和Dropout。L1正则化：通过增加模型的L1范数作为正则化项，强制权重向量中的大部分分量为0，从而实现特征选择的效果。
医学小达人·2023-06-08 05:32

译（四十八）-Pytorch的model.train()有什么用（2022/12/21更新）

距离写这篇过去十个月了，我介绍下我新的理解：如果一个方法仅在训练时启用，那就ifself.training:来执行，比如dropout，通过在训练时随机屏蔽若干个节点来提高鲁棒性（dropout不用额外判断
MWHLS·2023-06-08 03:28

精通数据科学笔记 深度学习

的手写数字图片，包含60000张训练图片和10000张测试图片，存储格式特殊，需要专门的程序解析防止过拟合的惩罚项ANN是很复杂的模型，非常容易发生过拟合，通用的方法是加入惩罚项，常用的惩罚项有三种：防止过拟合之Dropout
techfei·2023-06-08 02:17

深度学习--神经网络全面知识点总结（持续更新中）

损失函数和优化算法深度神经网络2.1卷积神经网络（CNN）2.2循环神经网络（RNN）2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4生成对抗网络（GAN）神经网络训练技巧3.1数据预处理3.2批量归一化3.3正则化和dropout3.4
旧言.·2023-06-08 01:53

CNNs: ZFNet之CNN的可视化网络介绍

TransposeconvAlexNet网络修改AlexNetDeconv网络介绍特征可视化导言上一个内容，我们主要学习了AlexNet网络的实现、超参数对网络结果的影响以及网络中涉及到一些其他的知识点，如激活函数、dropout
jjjstephen·2023-06-07 13:54

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 笔记

下面是笔记的索引：第一周：深度学习的实用层面1.1训练/开发/测试集1.2偏差/方差1.3机器学习基础1.4正则化1.5为什么正则化可以减少过拟合1.6dropout正则化1.7理
weixin_30650039·2023-06-07 13:04

系统学习CV-lesson8-分类网络

系统学习CV-lesson8-分类网络AlexNetVGGInception/googleNetImageNetAlexNet加速训练使用非饱神经元(与梯度消失有关)和高效的GPU实现防止过拟合使用dropout
aoaoGofei·2023-06-07 01:42

代码阅读-deformable DETR （三）

首先来看一下编码器部分EncoderclassDeformableTransformerEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model=256,d_ffn=1024,dropout
熙熙江湖·2023-06-06 23:02

简单的transformer训练问答

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportrandomclassTransformerModel(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_size,nhead,num_layers,dim_feedforward,dropout
lwaif·2023-04-21 18:41

torch.nn.Multiheadattention介绍

初始化参数：classtorch.nn.MultiheadAttention(embed_dim,num_heads,dropout=0.0,bias=True,add_bias_kv=False,add_zero_attn
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-21 14:23

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，DropConnect】等1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据
·2023-04-21 11:32

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，DropConnect】等1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据
·2023-04-21 11:27

dropout | 深度学习

参数选取dropout的概率在0.1到0.5之间，dropout的概率为0.1表示在每次训练时，对于每个神经元（或节点）来说，有10%的概率被随机删除，不参与该次训练。2、适用阶段在训练阶
小云从0学算法·2023-04-21 03:07

神经网络过拟合的处理

神经网络过拟合的处理文章目录神经网络过拟合的处理权值衰减Dropout（暂退法）权值衰减对于某一个线性函数f(x)=WTXf(x)=W^TXf(x)=WTX的损失函数L(W,b)=1n∑i=1n(WTX
Gowi_fly·2023-04-21 00:45

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-04-20 19:09

解决神经网络过拟合问题—Dropout方法、python实现

解决神经网络过拟合问题—Dropout方法一、whatisDropout？如何实现？二、使用和不使用Dropout的训练结果对比一、whatisDropout？如何实现？
算法技术博客·2023-04-19 18:29

module ‘tensorflow.compat.v1‘ has no attribute ‘contrib‘问题

改为下面即可，以官网为准tf.compat.v1.nn.rnn_cell.DropoutWrapper
qq_57159136·2023-04-18 19:17

Pytorch学习笔记五——net.train与net.eval

net.train()和net.eval()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。
深思海数_willschang·2023-04-18 14:19

虚假的AI

科研idea主要来自于各种模块的花式排列组合，包含但不限于：各种CNN，各种RNN，各种attention，各种transformer，各种dropout，各种batchNorm，各种激活函数，各种lossfunction
crj1998·2023-04-17 22:32

tf.nn.lrn() 局部响应归一化函数

这个函数很少使用，基本上被类似Dropout这样的方法取代。详细算法说明请参考【深度学习技术】LRN局部响应归一化byCrazyVertigoTensorflow官方文档中的tf.n
友人小A·2023-04-17 17:56

3D点云目标检测：数据增强可视化及使用经验

数据增强都是必不可少的策略，这里通过可视化的方式介绍一下点云目标检测时候常见的几种数据增强策略，主要有以下三种：1、全局变换：包括整体的缩放、旋转、平移等2、目标变换：单个目标的缩放、旋转、平移等3、目标局部变换：局部的dropout
GHZhao_GIS_RS·2023-04-16 22:23

研讨问题记录（三）

希望在我汇报那天能够遇到一个温柔的老师，呜呜呜《DropGNN：随机Dropouts增强图神经网络的表达能力》参考文献：DropGNN:RandomDropoutsIncreasetheExpressivenessofGraphNeuralNetworks
＊倩·2023-04-16 18:12

李沐-动手学深度学习（3）权重衰退和dropout

【总结】权重衰退通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制模型复杂度。正则项权重是控制模型复杂度的超参数。丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型复杂度。常作用在多层感知机的隐藏层输出上。丢弃概率是控制模型复杂度的超参数。（取0.5、0.9、0.1比较常见）一、权重衰退WeightDecay一种常见的处理过拟合的方法。（1）如何控制模型容量：把模型变的比较小，控制其中的参数比较少，或者控制参数值的选
minlover·2023-04-16 07:30

深度学习面试知识点总结

1、过拟合问题解决方案1、正则化2、添加dropout层3、增加数据量4、earlystop2、ReLU函数的优缺点优点：1、减轻梯度消失和梯度爆炸问题2、计算方便，计算快3、加速训练过程缺点：1、输出结果不以
月光_a126·2023-04-16 04:55

机器学习笔记之正则化(五)Dropout

机器学习笔记之正则化——Dropout引言引子：题目描述(正则化相关)正确答案：ABCD\mathcalA\mathcalB\mathcalC\mathcalDABCD题目解析回顾：集成学习方法：Bagging
静静的喝酒·2023-04-15 06:44

1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

Dropout正则化除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”，我们来看看它的工作原理。
ygl_9913·2023-04-14 22:34

1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

理解DropoutDropout可以随机删除网络中的神经单元，他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？
ygl_9913·2023-04-14 22:54

Dropout

训练和测试：只在训练的过程中使用dropout，test中没有dropout。注意1.参数prob是keep_prob，神经
poteman·2023-04-14 07:32

Pytorch中的model.train() 和 model.eval() 原理与用法解析

目录Pytorch中的model.train()和model.eval()原理与用法一、两种模式二、功能1.model.train()2.model.eval()3.总结与对比三、Dropout简介补充
·2023-04-14 01:50

TensorFlow搭建神经网络

制作训练集(4)搭建神经网络1)正常搭建神经网络2)内嵌模式搭建神经网络(5)配置损失函数和优化器并训练(6)测试(7)完整流程3.搭建回归神经网络4.使用类的方式搭建神经网络5.模型的训练、保存和加载(1)Dropout
_DiMinisH·2023-04-12 22:54

模型压缩-模型剪枝综述

训练中的剪枝操作Dropout和DropConnect代表着非常经典的模型剪枝技术。Dropout中随机的将一些神经元的输出置零，这就是神经元剪枝。
WZZZ0725·2023-04-12 17:42

回顾经典天池CV赛题——街景字符识别

目录赛题理解赛题数据数据标签读取数据解题思路小节数据读取&数据扩增数据扩增pytorch读取数据字符识别CNN模型模型集成DropoutTTASnapshot赛题理解赛题数据赛题以计算机视觉中字符识别为背景
全栈O-Jay·2023-04-11 16:59

【学习笔记】懂你英语 核心课 Level 6 Unit 3 Part 2（IV）阅读 Hedy Lamarr

HedyLamarrwasbornHedwigEvaNariaKieslerin1914inVienna,Austria.Bythetimeshewasateenager,shehaddecidedtodropoutofschoolandse
豚之大·2023-04-11 13:19

tensorflow2------dnn实现

这里重点说明一下搭建模型过程中有使用到批归一化以及Dropout、selu激活函数等。
galaxyzwj·2023-04-11 12:05

lstm维度

会自动匹配)：(embdding_dim+n_class，128)每个循环体的输入维度计算：batch*emb_dim+batch*n_class所以输入维度是：（batch，emb_dim+n_class）dropout
dlongq_3540·2023-04-10 20:40

2022-2023英语周报高一外研版第37期答案汇总

Tomakesurestudentsareeducated,teachersandofficialswillnotallowanystudenttodropoutofschoolinShanxi.AttheNo
macbooks·2023-04-10 06:48

是炒作还是真爱？ —盘点Kanye West和Kim Kardashin的爱情之路

“卡戴珊家族”、“Yeezy”、“格莱美”...KanyeWest身上被安上了各种各样的标签从2004年，发行个人首张录音室专辑《TheCollegeDropout》到2013年，带着AirYeezy系列运动鞋转投阿迪达斯毫无疑问
水门汀女孩·2023-04-09 23:57

Pytorch 中 model.eval() 和 with torch.no_grad() 的区别

在PyTorch中进行validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下，主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换在train模式下
CV矿工·2023-04-09 17:26

模型训练时使用的 model.train() 和模型测试时使用的 model.eval()

model.train()会将模型设置为训练模式，启用Dropout和BatchNormalization等训练时特有的操作。
weixin_40895135·2023-04-09 07:36

深度学习调参的技巧

如何调参：batchsize要合适epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用
moletop·2023-04-08 21:50

弱监督学习系列：Attention-Based Dropout Layer for Weakly Supervised Single Object Localization and Semantic

原文链接：CVPR2019&TPAMI2020https://arxiv.org/abs/1908.10028https://arxiv.org/abs/1908.10028代码连接：tensorflow版本https://github.com/junsukchoe/ADLwsolevaluation论文中实现的pytorch版本https://github.com/clovaai/wsoleva
yafee123·2023-04-08 17:08

正则化(regularization)方法总结

目录1正则化作用2正则化方法2.1基于数据的正则化方法2.1.1dataaugmentation2.1.2dropout2.2基于网络结构的正则化方法2.2.1weightsharing2.2.2activationfunctions2.2.3Noisymodels2.2.4Multi-tasklearning2.2.5Modelselection2.3
BGoodHabit·2023-04-08 15:31

深度学习面试题汇总（一）

深度学习面试题汇总（一）文章目录深度学习面试题汇总（一）1.Dropout1.1Dropout在训练的过程中会随机去掉神经元，那么在编码过程中是怎么处理的呢？
Unstoppable~~~·2023-04-08 11:32

剪枝与重参第二课：修剪方法和稀疏训练

目录修剪方法和稀疏训练前言1.修剪方法1.1经典框架：训练-剪枝-微调1.2训练时剪枝(rewind)1.3removing剪枝2.dropoutanddropconnect3.稀疏训练(Sparsetraining
爱听歌的周童鞋·2023-04-07 19:55

20180418【W8】复盘

2、从文章中学到的怦然心动的单词truthbetold老实说；说真的dropout（常of连用）离开，退出；掉出；脱扣adopt收养；采用；接受；批准stumblevi.跌跌撞撞地走;结巴；失足；偶然碰见
张敬艺·2023-04-07 19:43

经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）

AlexNetAlexNet之所以能够成功，跟这个模型设计的特点有关，主要有：使用了非线性激活函数：ReLU防止过拟合的方法：Dropout，数据扩充（Dataaugmentation）其他：多GPU实现
邓沉香·2023-04-07 18:25
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