原文:1-6 dropout 正則化

dropout 正則化 Dropout Regularization 除了L 正則化,還有一個非常實用的正則化方法 Dropout 隨機失活 : 假設你在訓練上圖這樣的神經網絡,它存在過擬合,這就是 dropout 所要處理的,我們復制這個神經網絡, dropout 會遍歷網絡的每一層,並設置消除神經網絡中節點的概率。假設網絡中的每一層,每個節點都以拋硬幣的方式設置概率,每個節點得以保留和消除的概 ...

2018-09-02 23:01 0 1582 推薦指數:

查看詳情

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 ...

Fri Apr 13 18:06:00 CST 2018 0 1014
TensorFlow——dropout正則化的相關方法

1.dropout dropout是一種常用的手段,用來防止過擬合的,dropout的意思是在訓練過程中每次都隨機選擇一部分節點不要去學習,減少神經元的數量來降低模型的復雜度,同時增加模型的泛化能力。雖然會使得學習速度降低,因而需要合理的設置保留的節點數量。 在TensorFlow中 ...

Mon Jun 03 04:25:00 CST 2019 0 788
(四) Keras Dropout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 ...

Wed Feb 27 04:43:00 CST 2019 0 5918
【DeepLearning】深入理解dropout正則化

本文為轉載,作者:Microstrong0305 來源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 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 ...

Thu Mar 14 17:44:00 CST 2019 0 651
【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 ...

Sat Feb 15 18:37:00 CST 2020 0 1119
9、改善深層神經網絡之正則化Dropout正則化

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 ...

Fri Aug 20 22:24:00 CST 2021 0 109
正則化(Regularization)--(dropout、數據擴增、early stopping)

1 正則化(Regularization) 深度學習可能存在過擬合問題——高方差,有兩個解決方法,一個是正則化,另一個是准備更多的數據。在邏輯回歸函數中加入正則化,只需添加參數 λ,λ是正則化參數,我們通常使用驗證集或交叉驗證集來配置這個參數,嘗試各種各樣的數據,尋找最好的參數,我們要考慮訓練 ...

Sun Jul 25 23:23:00 CST 2021 0 166
TensorFlow之DNN(三):神經網絡的正則化方法(Dropout、L2正則化、早停和數據增強)

這一篇博客整理用TensorFlow實現神經網絡正則化的內容。 深層神經網絡往往具有數十萬乃至數百萬的參數,可以進行非常復雜的特征變換,具有強大的學習能力,因此容易在訓練集上過擬合。緩解神經網絡的過擬合問題,一般有兩種思路,一種是用正則化方法,也就是限制模型的復雜度,比如Dropout、L1 ...

Fri Apr 26 00:10:00 CST 2019 0 2533
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM