原文:深度学习(dropout)

other techniques for regularization 随手翻译,略作参考,禁止转载 www.cnblogs.com santian p .html Dropout:Dropout is a radically different technique for regularization. Unlike L and L regularization, dropout doesn t ...

2016-05-04 11:03 0 19722 推荐指数:

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深度学习Dropout技术分析

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropoutdropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高 ...

Tue Jun 09 19:16:00 CST 2020 0 978
深度学习基础系列(九)| Dropout VS Batch Normalization? 是时候放弃Dropout

  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,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层。本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行 ...

Wed Nov 14 20:22:00 CST 2018 0 5838
深度学习Dropout原理解析

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高 ...

Mon Apr 08 18:59:00 CST 2019 0 1091
深度学习】:一文入门Dropout

Dropout层在神经网络层当中是用来干嘛的呢?它是一种可以用于减少神经网络过拟合的结构,那么它具体是怎么实现的呢? 假设下图是我们用来训练的原始神经网络: 一共有四个输入x_i,一个输出y。Dropout则是在每一个batch的训练当中随机减掉一些神经元,而作为编程 ...

Fri Aug 07 00:08:00 CST 2020 0 8515
深度学习dropout策略的理解

现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象。 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多。。。。 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客,主要http://www.cnblogs.com/dupuleng ...

Mon Jan 22 01:24:00 CST 2018 1 1914
深度学习面试题14:Dropout(随机失活)

目录   卷积层的dropout   全连接层的dropout   Dropout的反向传播   Dropout的反向传播举例   参考资料 在训练过程中,Dropout会让输出中的每个值以概率keep_prob变为原来的1/keep_prob倍,以概率 ...

Tue Aug 20 18:01:00 CST 2019 0 702
 
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