BN或Dropout單獨使用能加速訓練速度並且避免過擬合 　　但是倘若一起使用，會產生負面效果。 　　BN在某些情況下會削弱Dropout的效果 　　 　　對此，BN與Dropout最好不要一起用，若一定要一起用，有2中方法： 　　　　1 在所有BN層后使用Dropout ...

　　Batch Normalization（批量標准化，簡稱BN）是近些年來深度學習優化中一個重要的手段。BN能帶來如下優點： 加速訓練過程； 可以使用較大的學習率； 允許在深層網絡中使用sigmoid這種易導致梯度消失的激活函數； 具有輕微地正則化效果，以此可以降 ...

　　神經網絡中還有一些激活函數，池化函數，正則化和歸一化函數等。需要詳細看看，啃一啃吧。。 1. 激活函數 　　1.1 激活函數作用 　　　　在生物的神經傳導中，神經元接受多個神經的輸入電位，當 ...

other_techniques_for_regularization 隨手翻譯，略作參考，禁止轉載 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique ...

在機器學習領域中，有一個重要的假設：獨立同分布假設，也就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，否則在訓練集上學習到的模型在測試集上的表現會比較差。而在深層神經網絡的訓練中，當中間神經層的前一層參數發生改變時，該層的輸入分布也會發生改變，也就是存在內部協變量偏移問題（Internal ...

1、Batch Normalization的引入 　　在機器學習領域有個很重要的假設：IID獨立同分布假設，也就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集上獲得好的效果的一個基本保障。在深度學習網絡中，后一層的輸入是受前一層的影響的，而為了方便訓練網絡 ...

深度學習Dropout技術分析 什么是Dropout？ dropout是指在深度學習網絡的訓練過程中，對於神經網絡單元，按照一定的概率將其暫時從網絡中丟棄。注意是暫時，對於隨機梯度下降來說，由於是隨機丟棄，故而每一個mini-batch都在訓練不同的網絡。dropout是CNN中防止過擬合提高 ...

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；但是在測試數據上損失函數比較 ...