dropout常常用於抑制過擬合，pytorch也提供了很方便的函數。但是經常不知道dropout的參數p是什么意思。在TensorFlow中p叫做keep_prob,就一直以為pytorch中的p應該就是保留節點數的比例，但是實驗結果發現反了，實際上表示的是不保留節點數的比例。看下面的例子 ...

def dropout(X,drop_prob):X=X.float()//將張量變成浮點數張量 assert 0<=drop_prob<=1//drop_prob不滿足0-1則終止程序 keep_prob=1-drop_prob//對未丟棄的函數進行拉伸 ...

工作原理： 所謂的dropout，從字面意思理解，就是“拋棄”。 拋棄什么呢？拋棄的是網絡中隱藏層的節點（輸入層和輸出層是由數據類型和問題類型決定的，當然不能動啦！）。 怎么拋棄呢？dropout有一個參數p，p的取值介於0和1，含義是每個節點有p概率被拋棄。 被拋棄 ...

Dropout layers 隨機將輸入張量中部分元素設置為0。對於每次前向調用，被置0的元素都是隨機的。 參數： p - 將元素置0的概率。默認值：0.5 in-place - 若設置為True，會在原地執行操作。默認值：False 形狀： 輸入 ...

上一篇講了防止過擬合的一種方式,權重衰減,也即在loss上加上一部分\(\frac{\lambda}{2n} \|\boldsymbol{w}\|^2\),從而使得w不至於過大,即不過分偏向某個特征. 這一篇介紹另一種防止過擬合的方法,dropout,即丟棄某些神經元的輸出.由於每次訓練的過程里 ...

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 ...

Dropout為什么有正則化的作用？ 下面來直觀理解一下。 上面講到，dropout每次迭代都會讓一部分神經元失活，這樣使得神經網絡會比原始的神經網絡規模變小，因此采用一個較小神經網絡好像和使用正則化的效果是一樣的。 第二個直觀認識是 我們從單個神經元 ...

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257 作者：hjimce 一、相關工作 本來今天是要搞《Maxout Networks》和《Network In Network》的，結果發現maxout和dropout有點 ...