【Keras】减少过拟合的秘诀——Dropout正则化
摘要： Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。阅读完本文，你就学会了在Keras框架中，如何将深度学习神经网络Dropout正则化添加到深度学习神经网络模型里。 Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。其原理非常简单粗暴：任意丢弃神经网络层中的输入，该层可以是数据 ...
原文：第十一节，全连接网络中的优化技巧-过拟合、正则化,dropout、退化学习率等
随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试，为我们留下了很多有用的技巧，合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果。 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大，但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦，这就是过拟合问题。 首先我们看一个例子，这次将原有的 个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集，然后通过全连接网络将它们进行分类。 实例描述：构建异或数据集模拟样 ...
2018-04-26 21:54 0 2929 推荐指数：
相关推荐
吴恩达深度学习笔记（十一）—— dropout正则化
主要内容： 一、dropout正则化的思想 二、dropout算法流程 三、dropout的优缺点 一、dropout正则化的思想 在神经网络中，dropout是一种“玄学”的正则化方法，以减少过拟合的现象。它的主要思想就是：在训练神经网络的每一轮迭代中，随机地关闭一些 ...
1-6 dropout 正则化
dropout 正则化（ Dropout Regularization） 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）： 假设你在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是 dropout 所要处理的，我们复制这个神经网络， dropout 会遍历网络 ...
1.6 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），下面介绍其工作原理。 假设你在训练下图左边的这样的神经网络，它存在过拟合情况，这就是dropout所要处理的。我们复制这个神经网络，dropout会遍历网络每一层，并设置一个消除神经网络中节点的概率 ...
9、改善深层神经网络之正则化、Dropout正则化
首先我们理解一下，什么叫做正则化？ 目的角度：防止过拟合 简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出现过拟合现象(训练集 ...
正则化如何防止过拟合
在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外 ...
（四） Keras Dropout和正则化的使用
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 使用dropout是要改善过拟合，将训练和测试的准确率差距变小 训练集，测试集结果相比差距较大时，过拟合 ...
欠拟合，过拟合及正则化
，及如何改进系统复杂度，使其能够使其在准确拟合现有训练样例的情况下，尽可能准确预测新数据。 U ...