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 ...
原文：TensorFlow——dropout和正則化的相關方法
.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dropout的函數原型如下：def dropout x, keep prob, noise shape None, ...
2019-06-02 20:25 0 788 推薦指數：
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