Dropout正则化和其他方法减少神经网络中的过拟合

【Dropout正则化和其他方法减少神经网络中的过拟合】的更多相关文章

Dropout正则化和其他方法减少神经网络中的过拟合

1. 什么是Dropout(随机失活) 就是在神经网络的Dropout层,为每个神经元结点设置一个随机消除的概率,对于保留下来的神经元,我们得到一个节点较少,规模较小的网络进行训练. 标准网络和dropout网络: 左边是简单的模型,右边是含有dropout的模型 l: hidden layer index (隐藏层索引) z: denote the vector of inputs into layer l(表示l层的向量输入) y: output of each layer(每一层的输出)…

Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift，论文中提出了Batch Normalization算法，首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi…

9、改善深度神经网络之正则化、Dropout正则化

首先我们理解一下,什么叫做正则化? 目的角度:防止过拟合简单来说,正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差).我们在构造机器学习模型时,最终目的是让模型在面对新数据的时候,可以有很好的表现.当你用比较复杂的模型比如神经网络,去拟合数据时,很容易出现过拟合现象(训练集表现很好,测试集表现较差),这会导致模型的泛化能力下降,这时候,我们就需要使用正则化,降低模型的复杂度. 一.神经网路得L1.L2正则化 1.矩阵的F-1范数.F-2范数说明:这里的F-范数指的是Frobenius…

神经网络中batch_size参数的含义及设置方法

本文作者Key,博客园主页:https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本内容为个人原创作品,转载请注明出处或联系:zhengzha16@163.com 在进行神经网络训练时,batch_size是一个必须进行设置的参数.以前在用BP神经网络进行预测时,由于模型结构很简单,所以对的batch_size值的设置没太在意.最近在做YOLO这样的深度网络,模型结构本身比较复杂,且训练样本量较大,在训练时损失函数降得较慢.看网上有些文章说可以改变batch_size的值来提升…

神经网络中的降维和升维方法 (tensorflow & pytorch)

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法池化层池化层(平均池化层.最大池化层),卷积平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers…

1.6 dropout正则化

除了L2正则化,还有一个非常实用的正则化方法----dropout(随机失活),下面介绍其工作原理. 假设你在训练下图左边的这样的神经网络,它存在过拟合情况,这就是dropout所要处理的.我们复制这个神经网络,dropout会遍历网络每一层,并设置一个消除神经网络中节点的概率. 假设网络中的每一层,每个节点都以抛硬币的方式设置概率,每个节点得以保留和消除的概率都是0.5,设置完节点之后,我们会消除一些节点,然后删掉从该节点进出的连线,如下图,最后得到一个节点更少,规模更小的网络,然后用back…