深度學習淺層理解（一）
來源和參考，參見以下鏈接等相關網站： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 http://blog.csdn.net/zouxy ...
原文：Dropout淺層理解與實現
原文地址：http: blog.csdn.net hjimce article details 作者：hjimce 一 相關工作 本來今天是要搞 Maxout Networks 和 Network In Network 的，結果發現maxout和dropout有點類似，所以就對dropout做一下相關的總結，了解一下其代碼層面的實現。 Dropout是 年深度學習視覺領域的開山之作paper： I ...
2018-07-26 11:07 0 3655 推薦指數：
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借鑒前人的文章鏈接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 http://www.gene-seq.com/bbs/thread- ...
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參考前人的鏈接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 Deep Learning的常用模型或者方法 1、AutoEnco ...
池化層理解
參考網址： https://www.zhihu.com/question/36686900/answer/130890492 ...
dropout理解~簡易理解
工作原理： 所謂的dropout，從字面意思理解，就是“拋棄”。 拋棄什么呢？拋棄的是網絡中隱藏層的節點（輸入層和輸出層是由數據類型和問題類型決定的，當然不能動啦！）。 怎么拋棄呢？dropout有一個參數p，p的取值介於0和1，含義是每個節點有p概率被拋棄。 被拋棄 ...
Pytorch——dropout的理解和使用
在訓練CNN網絡的時候，常常會使用dropout來使得模型具有更好的泛化性，並防止過擬合。而dropout的實質則是以一定概率使得輸入網絡的數據某些維度上變為0，這樣可以使得模型訓練更加有效。但是我們需要注意dropout層在訓練和測試的時候，模型架構是不同的。為什么會產生這種 ...
Dropout原理解析
1. Dropout簡介 1.1 Dropout出現的原因 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 ...
1.7 理解dropout
Dropout為什么有正則化的作用？ 下面來直觀理解一下。 上面講到，dropout每次迭代都會讓一部分神經元失活，這樣使得神經網絡會比原始的神經網絡規模變小，因此采用一個較小神經網絡好像和使用正則化的效果是一樣的。 第二個直觀認識是 我們從單個神經元 ...