【python实现卷积神经网络】Dropout层实现
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
原文：神经网络之dropout层
一：引言 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，需要对模型的参数进行 ...
2017-05-08 14:36 1 9004 推荐指数：
相关推荐
神经网络基本组成 - 池化层、Dropout层、BN层、全连接层 13
1. 池化层 在卷积网络中， 通常会在卷积层之间增加池化（Pooling） 层， 以降低特征图的参数量， 提升计算速度， 增加感受野， 是一种降采样操作。池化是一种较强的先验， 可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置， 这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息， 提升容错能力 ...
tensorflow2.0——神经网络的层（层全连接层、卷积层、池化层、BN层、激活层、dropout层及其他层）
一、全连接层 tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()这个类作为全连接的隐藏层，下面是参数介绍： tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 输入该网络层的数据 units = 10, # 输出的维度大小 ...
优化深度神经网络（一） dropout 初始化
Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（1）-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets 训练集（Training sets）、验证集（Development sets）、测试集（Test sets） 之前人们通常设置Train sets和Test ...
神经网络之全连接层详解
CNN Tomography With Caffe - Full Connected Layer Deduction 全连接结构中的符号定义如下图： Forward Pr ...
神经网络中concatenate和add层的不同
在网络结构的设计上，经常说DenseNet和Inception中更多采用的是concatenate操作，而ResNet更多采用的add操作，那么这两个操作有什么异同呢？ concatenate操作是网络结构设计中很重要的一种操作，经常用于将特征联合，多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是将输出 ...
标准3层神经网络搭建Demo
上面我们说了神经网络的基础知识，根据上章的基础尝试搭建一个标准的3层神经网络，参考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代码 1.>初始化函数 — 设定输入层节点、隐藏层节点、输出层节点的数量，设置学习率和各层的权重 ...
神经网络中的embedding层
参考：1、https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83586404 2、https://blog.csdn.net/jiang ...