tf.nn.dropout函數 定義在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 請參閱指南:層(contrib)>用於構建神經網絡層的高級操作,神經網絡>激活函數 該函數用於計算dropout. 使用概率keep_prob,輸出 ...
dropout dropout是指在深度學習網絡的訓練過程中,按照一定的概率將一部分神經網絡單元暫時從網絡中丟棄,相當於從原始的網絡中找到一個更瘦的網絡,這篇博客中講的非常詳細 tensorflow實現 用dropout: 輸出結果: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 不用dropout: 輸出結果: . . . . . . . . . . . . ...
2017-07-22 17:05 0 4776 推薦指數:
tf.nn.dropout函數 定義在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 請參閱指南:層(contrib)>用於構建神經網絡層的高級操作,神經網絡>激活函數 該函數用於計算dropout. 使用概率keep_prob,輸出 ...
什么是dropout? 在機器學習的模型中,如果模型的參數太多,而訓練樣本又太少,訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題,過擬合具體表現在:模型在訓練數據上損失函數較小,預測准確率較高;但是在測試數據上損失函數比較大,預測准確率較低。深度學習中在代碼中經 ...
每一個output的值都有prob的概率被保留,如果保留=input/ prob,否則變為0 dropout相當於一個過濾層,tensorflow不僅丟棄部分input,同時將保留下的部分適量地增加以試圖彌補梯度 ...
閱讀了tensorflow的代碼,dropout的實現如下 ...
1、softsign函數 圖像 2、tensorflow softsign應用 輸出結果: input:[ 0. -1. 2. -30. 30.]output:[ 0. -0.5 0.66666669 -0.96774191 0.96774191] ...
1、elu函數 圖像: 2、tensorflow elu應用 輸出結果: input:[ 0. -1. 2. -3.]output:[ 0. -0.63212055 2. -0.95021296] ...
有增加權重的懲罰機制,比如L2正規化,但在本處我們使用tensorflow提供的dropout方法,在訓練 ...