科普向：全连接神经网络
## 科普向：全连接神经网络 “We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done. ...
原文：【科普】神经网络中的随机失活方法
. Dropout 如果模型参数过多，而训练样本过少，容易陷入过拟合。过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。 Dropout，中文是随机失活，是一个简单又机器有效的正则化方法，可以和L 正则化 L 正则化和最大范数约束等方法互为补充。 在训练过程中，Drop ...
2020-04-05 10:03 0 1103 推荐指数：
相关推荐
CNN卷积神经网络入门整合（科普向）
。 如下是一个6*6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个6*6的图像进 ...
神经网络中的过拟合
先说下一般对原始数据的划分为什么分为训练集、验证集、测试集三个部分？ train data的作用是训练模型，validation data的作用是对模型的超参数进行调节，为什么不直接在test data上对参数进行调节？因为如果在test data上来调节参数，那么随着训练的进行，我们的网络 ...
神经网络中的数据预处理方法 Data Preprocessing
0、Principal component analysis (PCA) Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure ...
神经网络中的权值初始化方法
1，概述 神经网络中的权值初始化方法有很多，但是这些方法的设计也是遵循一些逻辑的，并且也有自己的适用场景。首先我们假定输入的每个特征是服从均值为0，方差为1的分布（一般输入到神经网络的数据都是要做归一化的，就是为了达到这个条件）。 为了使网络中的信息更好的传递，每一层的特征的方差应该 ...
神经网络中权值初始化的方法
from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform ...
《机器学习(周志华)》笔记--神经网络（6）--其他常见神经网络：深度学习模型、深度学习的兴起（历史）、卷积神经网络(CNN)、局部连接、权值共享、卷积操作（convolution）、池化操作（pooling）、随机失活（dropout）、Lenet-5
四、其他常见神经网络 1、深度学习模型 感知机只包括输入层和输出层，只能处理线性任务，为了处理非线性任务，在输入和输出之间加入了隐层，隐层的目的是对数据进行加工处理传递给输出层。 为了解决更为复杂的问题，我们需要提升模型的学习能力，这时要增加模型的复杂度，有两种策略 ...