需求: 从零和使用mxnet实现dropout 数据集: 使用load_digits()手写数字数据集 要求: 使用1个掩藏层n_hidden1 = 36,激活函数为relu,损失函数为softmax交叉熵损失函数 注意: drop函数的实现方法 训练和测试时drop的区别 1.从零实现dropout from sklearn import datasets from mxnet import gluon,nd,autograd,init from mxnet.gluon import nn,d…

1.softmax从零实现 from mxnet.gluon import data as gdata from sklearn import datasets from mxnet import nd,autograd # 加载数据集 digits = datasets.load_digits() features,labels = nd.array(digits['data']),nd.array(digits['target']) print(features.shape,labels.s…

1.线性回归从零实现 from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time num_inputs = 2 num_examples = 1000 w = [2,-3.4] b = 4.2 x = nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs)) y = nd.dot(x,nd.array(w).T…

线性回归 给定一个数据点集合 X 和对应的目标值 y,线性模型的目标就是找到一条使用向量 w 和位移 b 描述的线,来尽可能地近似每个样本X[i] 和 y[i]. 数学公式表示为\(\hat{y}=Xw+b\) 目标函数是最小化所有点的平方误差 \(\sum_{i=1}^{n} (\hat{y_i}-y_i)^2\) ⼀个神经⽹络就是⼀个由节点(神经元)和有向边组成的集合.我们⼀ 般把⼀些节点组成层,每⼀层先从下⾯⼀层的节点获取输⼊,然后输出给上⾯的层使⽤.要计算⼀ 个节点值,我们需要将输⼊节点…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

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…

深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout  转自:https://yq.aliyun.com/articles/68901 摘要: 本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想,分析了Dropout以及Inverted Dropout两个版本,另外将单个神经元与伯努利随机变量相联系让人耳目一新. 过拟合是深度神经网(DNN)中的一个常见问题:模型只学会在训练集上分类,这些年提出的许多过拟合问题的解决方案:其中dropout具有简单性并取得良好的结果: Dropout 上图…

一.序言 dropout和L1.L2一样是一种解决过拟合的方法,梯度检验则是一种检验“反向传播”计算是否准确的方法,这里合并简单讲述,并在文末提供完整示例代码,代码中还包含了之前L2的示例,全都是在“深层神经网络解析”这篇基础之上修改的. 二.dropout 简单来说dropout就是在每次训练时“随机”失效网络中部分神经元,大概就是下图这么个意思. 让神经元随机消失办法很简单,我们将每一层的输出Y中部分位,置为0即可.回顾一下神经元的输出值Y: A = np.dot(w, IN) + b Y…

1.基于MXNET框架的线性回归从零实现例子 下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现,以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素.这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格(元). 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系: 设房屋的面积为x1,房龄为x2,售出价格为y.我们需要建立基于输入x1和x2来计算输出yy的表达式,也就是模型(model).顾名思义,线性回归假设输出与各个输入…

参考:tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后.应用激活函数之前.训练阶段:如果卷积计算输出多个通道,我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化,且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数,并均为标量.假设小批量中有 m 个样本.在单个通道上,假设卷积计算输出的高和宽分别为p和q.我们需要对该通道中m×p×q…