原文:(四) Keras Dropout和正則化的使用

視頻學習來源 https: www.bilibili.com video av from search amp seid 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,過擬合狀態 使用dropout后,每一周期准確率可能不高反而最后一步提升很快,這是訓練的時候部分神經元工作,而最后的評估所有神經元工作 正則化同樣是改善過擬合作用 Softm ...

2019-02-26 20:43 0 5918 推薦指數:

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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
1-6 dropout 正則化

dropout 正則化Dropout Regularization) 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): 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 ...

Mon Sep 03 07:01:00 CST 2018 0 1582
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
keras_15_正則化Regularizers

1. 正則化正則化器允許在優化過程中對層的參數或層的激活情況進行懲罰。 網絡優化的損失函數也包括這些懲罰項。(但不包括諸如Dropout/人為加Noise這類的正則化)。懲罰是以層為對象進行的。具體的 API 因層而異,但 Dense,Conv1D,Conv2D 和 Conv3D ...

Fri Feb 15 04:55:00 CST 2019 0 758
【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
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
 
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