视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 使用dropout是要改善过拟合,将训练和测试的准确率差距变小 训练集,测试集结果相比差距较大时,过拟合状态 使用dropout后,每一周期准确率可能不高反而最后一步提升很快,这是训练的时候部分神经元工作,而最后的评估所有神经元工作 正则化同样是改善过拟合作用 Softmax一般用在神经网络的最后一层 import n…

1.dropout dropout是一种常用的手段,用来防止过拟合的,dropout的意思是在训练过程中每次都随机选择一部分节点不要去学习,减少神经元的数量来降低模型的复杂度,同时增加模型的泛化能力.虽然会使得学习速度降低,因而需要合理的设置保留的节点数量. 在TensorFlow中dropout的函数原型如下:def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None),各个参数的意义如下: x:输入的模型节点 keep_p…

# 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…

前言 训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择.Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为:通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能.本篇博文就是按照这篇论文简单介绍下Dropout的思想,以及从用一个简单的例子来说明该如何使用dropout. 基础知识:…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

正则化 在模型中加入正则项,防止训练过拟合,使测试集效果提升 Dropout 每次在网络中正向传播时,在每一层随机将一些神经元置零(相当于激活函数置零),一般在全连接层使用,在卷积层一般随机将整个通道置零而不是单个神经元 Dropout 的两种解释: 1.dropout避免了特征之间的相互适应,假如让网络识别一只猫,一个神经元学到了耳朵,一个学到了尾巴,另一个学到了毛,将这些特征组合在一起来判断是否是猫:Dropout以后模型不能通过这些特征组合来判断,需要通过不同的零散的特征来判断,某种程度上…

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象.在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅训…

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理 根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个…

Keras是基于Tensorflow等底层张量处理库的高级API库.它帮我们实现了一系列经典的神经网络层(全连接层.卷积层.循环层等),以及简洁的迭代模型的接口,让我们能在模型层面写代码,从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动. 但是,当我们有了全新的想法,想要个性化模型层的实现,Keras的高级API是不能满足这一要求的,而换成Tensorflow又要重新写很多轮子,这时,Keras的后端就派上用场了.Keras将底层张量库的函数功能统一封装在“backend”中,用户可以用统一的函数接口…

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进. 我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0,而用bp更新权值时,不再更新与该节点相连的权值.用公式描述如下: 其中v是n*1维的列向量,W是d*n维的矩阵,m是个d*1的01列向量,a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式.这里的m和a(Wv)…

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…

一.引言 对于一个学习问题,可以假设很多不同的模型,我们要做的是根据某一标准选出最好的模型.例如,在多项式回归中,对于我们的假设模型,我们最要紧的是决定 k 到底取多少合适,能不能有一种方法可以自动选择出可以在偏差和方差(关于偏差和方差的理论,参考: 学习理论 )之间做出均衡的模型? 为了具体讨论,本文中假设有一个有限的模型集,我们就是要从这个模型集中选出一个最好的模型. 二. 交叉验证 给定训练集, 采用经验风险最小化的方法训练模型,于是很容易想到的就是,把模型集中训练误差最小的模型选出来,就…

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵$W$,而不针对偏倚系数$b$.利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数. 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数…

在总结正则化(Regularization)之前,我们先谈一谈正则化是什么,为什么要正则化. 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛,其实正则化的本质很简单,就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作.在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合.一提到正则化,很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数,在汇总之前,我们先看下LP范数是什么鬼. LP范数 范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离,而距离的定义很抽象,只要满足非负.自反.三角不等式就可以称之为距离…

该笔记是我快速浏览论文后的记录,部分章节并没有仔细看,所以比较粗糙. 从摘要中可以得知,论文提出在每次训练时通过随机忽略一半的feature detectors(units)可以极大地降低过拟合.该方法能够防止feature detectors之间的complex co-adaptations,即feature detectors只有在一些其它特定的feature detectors存在时才能发挥作用的情况.经过实验证明,随机dropout能够在许多任务中带来很大的性能提升. 在训练集上通过使用…

Deep learning: Dropout, DropConnect from:https://www.jianshu.com/p/b349c4c82da3 Dropout 训练神经网络模型时,如果训练样本比较少,为了防止模型过拟合,可以使用Dropout来一定程度的减少过拟合.Dropout是Hinton 在2012年提出来的. Dropout是指在模型训练时随机的让隐层节点的权重变成0,暂时认为这些节点不是网络结构的一部分,但是会把它们的权重保留下来(不更新)上图帮助理解. 我使用的是Ma…

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 2. DNN的L1和L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵\(W\),而不针对偏倚系数\(b\).利用…

Dropout 是一类用于神经网络训练或推理的随机化技术,这类技术已经引起了研究者们的广泛兴趣,并且被广泛地应用于神经网络正则化.模型压缩等任务.虽然 Dropout 最初是为密集的神经网络层量身定制的,但是最近的一些进展使得 Dropout 也适用于卷积和循环神经网络层.本文总结了 Dropout 方法的发展历史.应用以及当下的研究热点,还详细介绍了研究者们提出的重要方法. 图 1:一些目前提出的 Dropout方法,以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展. 标准的…

摘要:Keras作为神经网络的高级包,能够快速搭建神经网络,它的兼容性非常广,兼容了TensorFlow和Theano. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十六.Keras环境搭建.入门基础及回归神经网络案例>,作者:eastmount. 一.为什么要使用Keras Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow.Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计.调试.评估.应用和可视化 .其主要开发者是谷…

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

——深度学习的建模.调参思路整合. 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书<Machine Learning Yearing>(手稿),该书主要分享了神经网络建模.训练.调节参数时所需要的一些技巧和经验.我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题,由于当时缺少系统化的解决方案,仅仅依靠感觉瞎蒙乱碰.虽然有时也能获得效果不错的网络模型,但对于该模型是否已到达最佳性能.该模型是否能适配更泛化的数据等问题心理没底.通过阅读这本教材,对于数据集的获取.划分:训练模型…

0 - 摘要  我们训练了一个大型的.深度卷积神经网络用来将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万高分辨率的图像分为1000个不同的类别.在测试集上,我们在top-1和top-5上的错误率分别为37.5%和17.0%,这比当前最好的技术好得多.这个拥有6000万参数和65万神经元的神经网络,由5个卷积层构成(其中有一些后接有池化层)和3个全连接层以及最后一个1000类别的softmax层.为了使得训练更加快速,我们使用非饱和神经元以及一个高效的GPU卷积操作实现.为了降低全连接层…

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html 参考资料: UFLDL wiki UFLDL Stanford tornadomeet博客整理得很好,欣赏这样的学习态度. 该博客基本取材于UFLDL,在两者取舍间还是选择按照tornadomeet博客的剧本走一遍. 因为大部分概念都已熟知,在此过一遍的意义在于查缺补漏,巩固基础. 该博客年初发现,如今我也有了这样的“博客导航”,这便是正能量的传播…

目录 0 前言 1 简介 2 数据准备 2.1 导入数据 2.2 检查空值 2.3 正则化 Normalization 2.4 更改数据维度 Reshape 2.5 标签编码 2.6 分割交叉验证集 3 CNN 3.1 定义网络模型 3.2 设置优化器和退火器 optimizer and annealer 3.3 数据增强 4 评估模型 4.1 训练和交叉验证曲线 4.2 混淆矩阵 Confusion matrix 5 生成结果 0 前言 比赛网址:https://www.kaggle.com/…