BN或Dropout单独使用能加速训练速度并且避免过拟合 　　但是倘若一起使用，会产生负面效果。 　　BN在某些情况下会削弱Dropout的效果 　　 　　对此，BN与Dropout最好不要一起用，若一定要一起用，有2中方法： 　　　　1 在所有BN层后使用Dropout ...

　　Batch Normalization（批量标准化，简称BN）是近些年来深度学习优化中一个重要的手段。BN能带来如下优点： 加速训练过程； 可以使用较大的学习率； 允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数； 具有轻微地正则化效果，以此可以降 ...

　　神经网络中还有一些激活函数，池化函数，正则化和归一化函数等。需要详细看看，啃一啃吧。。 1. 激活函数 　　1.1 激活函数作用 　　　　在生物的神经传导中，神经元接受多个神经的输入电位，当 ...

other_techniques_for_regularization 随手翻译，略作参考，禁止转载 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique ...

在机器学习领域中，有一个重要的假设：独立同分布假设，也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差。而在深层神经网络的训练中，当中间神经层的前一层参数发生改变时，该层的输入分布也会发生改变，也就是存在内部协变量偏移问题（Internal ...

1、Batch Normalization的引入 　　在机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障。在深度学习网络中，后一层的输入是受前一层的影响的，而为了方便训练网络 ...

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout？ dropout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 ...

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；但是在测试数据上损失函数比较 ...