模型正则化，dropout

【模型正则化，dropout】的更多相关文章

模型正则化，dropout

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…

第十一节，全连接网络中的优化技巧-过拟合、正则化,dropout、退化学习率等

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一利用异或数据集演示过拟合全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方…

使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型

使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 L2正则化 Dropout 滑动平均方法定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 78…

深度学习（dropout）

other_techniques_for_regularization 随手翻译,略作参考,禁止转载 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique for regularization. Unlike L1 and L2 regularization, dropout doesn't rely on modifying the cost function. In…

深度学习Bible学习笔记：第七章深度学习中的正则化

一.正则化介绍问题:为什么要正则化? NFL(没有免费的午餐)定理: 没有一种ML算法总是比别的好好算法和坏算法的期望值相同,甚至最优算法跟随机猜测一样前提:所有问题等概率出现且同等重要实际并非如此,具体情况具体分析,把当前问题解决好就行了不要指望找到放之四海而皆准的万能算法! 方差和偏差: 过拟合与欠拟合: 训练集和测试集机器学习目标: 特定任务上表现良好的算法泛化能力强-->验证集上的误差小,训练集上的误差不大(不必追求完美,否则可能会导致过拟合)即可. 如何提升泛化能力: (…

keras搭建深度学习模型的一些小tips

定义模型两种方法: 1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1…

深入解析Dropout

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 上图为Dropout的可视化表示,左边是应用Dropout之前的网络,右边是应用了Dropout的同一个网络. Dropout的思想是训练整体DNN,并平均整个集合的结果,而不是训练单个DNN.DNNs是以概率P舍弃部分神经元,其它神经元以概率q=1-p被保留,舍去的神经元的输出都被设置为零. 引述作者: 在标准神经网络中,…