原文:深度學習Dropout技術分析

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中防止過擬合提高效果的一個大殺器,但對於其為何有效,卻眾說紛紜。在下讀到兩篇代表性的論文,代表兩種不同的觀點,特此分享給大家 ...

2020-06-09 11:16 0 978 推薦指數:

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深度學習dropout

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 ...

Wed May 04 19:03:00 CST 2016 0 19722
深度學習基礎系列(九)| Dropout VS Batch Normalization? 是時候放棄Dropout

  Dropout是過去幾年非常流行的正則化技術,可有效防止過擬合的發生。但從深度學習的發展趨勢看,Batch Normalizaton(簡稱BN)正在逐步取代Dropout技術,特別是在卷積層。本文將首先引入Dropout的原理和實現,然后觀察現代深度模型Dropout的使用情況,並與BN進行 ...

Wed Nov 14 20:22:00 CST 2018 0 5838
深度學習Dropout原理解析

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 ...

Mon Apr 08 18:59:00 CST 2019 0 1091
深度學習】:一文入門Dropout

Dropout層在神經網絡層當中是用來干嘛的呢?它是一種可以用於減少神經網絡過擬合的結構,那么它具體是怎么實現的呢? 假設下圖是我們用來訓練的原始神經網絡: 一共有四個輸入x_i,一個輸出y。Dropout則是在每一個batch的訓練當中隨機減掉一些神經元,而作為編程 ...

Fri Aug 07 00:08:00 CST 2020 0 8515
深度學習dropout策略的理解

現在有空整理一下關於深度學習中怎么加入dropout方法來防止測試過程的過擬合現象。 首先了解一下dropout的實現原理: 這些理論的解釋在百度上有很多。。。。 這里重點記錄一下怎么實現這一技術 參考別人的博客,主要http://www.cnblogs.com/dupuleng ...

Mon Jan 22 01:24:00 CST 2018 1 1914
深度學習面試題14:Dropout(隨機失活)

目錄   卷積層的dropout   全連接層的dropout   Dropout的反向傳播   Dropout的反向傳播舉例   參考資料 在訓練過程中,Dropout會讓輸出中的每個值以概率keep_prob變為原來的1/keep_prob倍,以概率 ...

Tue Aug 20 18:01:00 CST 2019 0 702
 
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