CNN初探 版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請指明轉載地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7450413.html 前言 這篇博客主要講解卷積神經 ...

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　　Dropout是深度學習中的一種防止過擬合手段，在面試中也經常會被問到，因此有必要搞懂其原理。 1 Dropout的運作方式 　　在神經網絡的訓練過程中，對於一次迭代中的某一層神經網絡，先隨機選擇中的一些神經元並將其臨時隱藏(丟棄)，然后再進行本次訓練和優化。在下一次迭代中，繼續隨機隱藏 ...

1. 前言 我們在學習人工智能的時候，不管是機器學習還是深度學習都需要經歷一個調參的過程，參數的好壞直接影響這模型效果的好壞。今天我們介紹下在深度學習中，調參的技巧主要分為哪些。 2. 深度學習中 ...

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 ...

神經網絡的擬合能力非常強，通過不斷迭代，在訓練數據上的誤差率往往可以降到非常低，從而導致過擬合（從偏差-方差的角度來看，就是高方差）。因此必須運用正則化方法來提高模型的泛化能力，避免過擬合。 在傳統 ...

【前言】Drop Path是NAS中常用到的一種正則化方法，由於網絡訓練的過程中常常是動態的，Drop Path就成了一個不錯的正則化工具，在FractalNet、NASNet等都有廣泛使用。 Dropout Dropout是最早的用於解決過擬合的方法，是所有drop類方法的大前輩 ...

學卷積神經網絡的理論的時候，我覺得自己看懂了，可是到了用代碼來搭建一個卷積神經網絡時，我發現自己有太多模糊的地方。這次還是基於MINIST數據集搭建一個卷積神經網絡，首先給出一個基本的模型，然后再用Batch Norm、Dropout和早停對模型進行優化；在此過程中說明我在調試代碼過程中遇到 ...

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本文的出發點是一篇期刊論文，但集中探討的是這篇文章中不確定度估計的原理與過程，行文將與之前的文獻報告不同。 原文 Bhattacharyya A , Fritz M , Schiele ...