1.了解知道Dropout原理 深度学习网路中,参数多,可能出现过拟合及费时问题.为了解决这一问题,通过实验,在2012年,Hinton在其论文<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>中提出Dropout.证明了其能有效解决过拟合的能力. dropout 是指在深度学习网络的训练过程中,按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃,相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络示意图如…

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以增强…

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…

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…

https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 一.概括: L1和L2是正则化项,又叫做罚项,是为了限制模型的参数,防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项. 二.区别: 1.L1是模型各个参数的绝对值之和. L2是模型各个参数的平方和的开方值. 2.L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0. 因为最优的参数值很大…

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 前言 2012年,Dropout的想法被首次提出,受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发,论文<Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting> 提出了Dropout,它的出现彻底改变了深度学习进度,之后深度学习方向(反馈模型)开始展现优势,传统的机器学习慢慢消声. 深度学习架构现在变得越来越深,dropout 作为一个防过拟合的手段,使用也越来越普遍. 2 Dropout具体实现 Drop…

1 概念   归一化:1)把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的小数.主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0-1范围之内处理,更加便捷快速.2)把有量纲表达式变成无量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权.归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量.   标准化:在机器学习中,我们可能要处理不同种类的资料,例如,音讯和图片上的像素值,这些资料可能是高维度的,资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料…

博主学习的源头,感谢!https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c 归一化 (Normalization).标准化 (Standardization)和中心化/零均值化 (Zero-centered)归一化:1)把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的小数.标准化:使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均).标准差变为1中心化:平均值为0,对标准差无要求归一化和标准化的区别:归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1…

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…