原文:Dropout:隨機失活

.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 使其暫時不工作 ,使一部分神經元工作,使另一部分神經元不工作 沒有被刪除的部分的參數得到更新,被刪除的神經元參數保持之前的狀態,此次訓練過程中暫時不參加神經網絡的計算,不更新權值,以達到避免過擬合,增加模型泛化的目的 實質:讓每個神經元的激活函數的輸出值 激活函數值 以p的概率保持原樣,以 p ...

2020-02-05 22:11 0 212 推薦指數:

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DropOut

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 ...

Fri Sep 28 03:17:00 CST 2018 0 2348
Dropout

From 《白話深度學習與TensorFlow》 Dropout 顧名思義是“丟棄”,在一輪訓練階段丟棄一部分網絡節點,比如可以在其中的某些層上臨時關閉一些節點,讓他們既不輸入也不輸出,這樣相當於網絡的結構發生了改變。而在下一輪訓練過程中再選擇性地臨時關閉一些節點,原則上都是 ...

Mon Oct 22 20:34:00 CST 2018 0 988
Dropout

參數正則化方法 - Dropout 受人類繁衍后代時男女各一半基因進行組合產生下一代的啟發,論文(Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting)提出了DropoutDropout是一種在深度學習環境中應用 ...

Tue Oct 31 06:28:00 CST 2017 2 18556
【科普】神經網絡中的隨機活方法

1. Dropout 如果模型參數過多,而訓練樣本過少,容易陷入過擬合。過擬合的表現主要是:在訓練數據集上loss比較小,准確率比較高,但是在測試數據上loss比較大,准確率比較低。Dropout可以比較有效地緩解模型的過擬合問題,起到正則化的作用。 Dropout,中文是隨機活,是一個簡單 ...

Sun Apr 05 18:03:00 CST 2020 0 1103
《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡(6)--其他常見神經網絡:深度學習模型、深度學習的興起(歷史)、卷積神經網絡(CNN)、局部連接、權值共享、卷積操作(convolution)、池化操作(pooling)、隨機活(dropout)、Lenet-5

四、其他常見神經網絡 1、深度學習模型   感知機只包括輸入層和輸出層,只能處理線性任務,為了處理非線性任務,在輸入和輸出之間加入了隱層,隱層的目的是對數據進行加工處理傳遞給輸出層。   為了解 ...

Sun Feb 16 00:09:00 CST 2020 0 666
Dropout函數

常碰到的dropout函數是指我們在訓練神經網絡的過程中,隨機丟棄一部分神經網絡單元,只是暫時移除訓練 ...

Wed Jun 19 04:06:00 CST 2019 0 950
dropout

全連接層加dropout層防止模型過擬合,提升模型泛化能力 卷積網絡中參數較少,加入dropout作用甚微。然而,較低層的中加入dropout是仍然有幫助,因為它為較高的全連接層提供了噪聲輸入,從而防止它們過擬合。 一般對於參數較多的模型,效果更好 做法 1、其實Dropout很容易實現 ...

Sat Mar 27 17:38:00 CST 2021 0 353
 
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