【Keras】減少過擬合的秘訣——Dropout正則化
摘要： Dropout正則化是最簡單的神經網絡正則化方法。閱讀完本文，你就學會了在Keras框架中，如何將深度學習神經網絡Dropout正則化添加到深度學習神經網絡模型里。 Dropout正則化是最簡單的神經網絡正則化方法。其原理非常簡單粗暴：任意丟棄神經網絡層中的輸入，該層可以是數據 ...
原文：第十一節，全連接網絡中的優化技巧-過擬合、正則化,dropout、退化學習率等
隨着科研人員在使用神經網絡訓練時不斷的嘗試，為我們留下了很多有用的技巧，合理的運用這些技巧可以使自己的模型得到更好的擬合效果。 一 利用異或數據集演示過擬合 全連接網絡雖然在擬合問題上比較強大，但太強大的擬合效果也帶來了其它的麻煩，這就是過擬合問題。 首先我們看一個例子，這次將原有的 個異或帶護具擴充成了上百個具有異或特征的數據集，然后通過全連接網絡將它們進行分類。 實例描述：構建異或數據集模擬樣 ...
2018-04-26 21:54 0 2929 推薦指數：
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1-6 dropout 正則化
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1.6 dropout正則化
除了L2正則化，還有一個非常實用的正則化方法----dropout（隨機失活），下面介紹其工作原理。 假設你在訓練下圖左邊的這樣的神經網絡，它存在過擬合情況，這就是dropout所要處理的。我們復制這個神經網絡，dropout會遍歷網絡每一層，並設置一個消除神經網絡中節點的概率 ...
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首先我們理解一下，什么叫做正則化？ 目的角度：防止過擬合 簡單來說，正則化是一種為了減小測試誤差的行為(有時候會增加訓練誤差)。我們在構造機器學習模型時，最終目的是讓模型在面對新數據的時候，可以有很好的表現。當你用比較復雜的模型比如神經網絡，去擬合數據時，很容易出現過擬合現象(訓練集 ...
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（四） Keras Dropout和正則化的使用
視頻學習來源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 筆記 使用dropout是要改善過擬合，將訓練和測試的准確率差距變小 訓練集，測試集結果相比差距較大時，過擬合 ...
欠擬合，過擬合及正則化
，及如何改進系統復雜度，使其能夠使其在准確擬合現有訓練樣例的情況下，盡可能准確預測新數據。 U ...