代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

一:引言 因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象.在训练bp网络时经常遇到的一个问题,过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小,预测准确率较高(如果通过画图来表示的话,就是拟合曲线比较尖,不平滑,泛化能力不好),但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中,需要对模型的参数进行“惩罚”,这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象…

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一…

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

在某一层添加L2正则: from keras import regularizer model.add(layers.Dense(..., kernel_regularizer = regularizers(0.001),...)) 在某一层之后添加dropout层: model.add(layers.Dropout(0.5))…

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代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

Dropout作用 在hinton的论文Improving neural networks by preventing coadaptation提出的,主要作用就是为了防止模型过拟合.当模型参数较多,训练数据较少时候,根据线性代数相关知识可以知道,当前模型可以非常完美的拟合我们的曲线.但该模型对测试数据集可能就没有很好的表现了,也就是说训练出的模型泛化能力很弱,我们称之为过拟合.从文章题目通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能可以看出,网络在提取训练集特征时,舍弃掉了一部分特征来提高网…

# 建立神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入数据的形状进行修改成神经网络要求的数据形状 keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), # 定义隐藏层,128个神经元的网络层 keras.layers.Dropout(0.2), keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softma…