关于 Dropout 防止过拟合的问题

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关于 Dropout 防止过拟合的问题

关于 Dropout 可以防止过拟合,出处:深度学习领域大神 Hinton,在2012年文献:<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>提出的. [Dropout 可以防止过拟合] 运用了dropout的训练过程,相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络(后面简称为“半数网络”),每一个这样的半数网络,都可以给出一个分类结果,这些结果有的是正确的,有的是错误的.随着训练的进行,大部…

TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合

一. Dropout原理简述: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层. Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了.示意图如下: 但在测试及验证中:每个神经元都要参加运算,但其输出要乘以概率p. 二.tf.nn.dropout函数…

从头学pytorch(七):dropout防止过拟合

上一篇讲了防止过拟合的一种方式,权重衰减,也即在loss上加上一部分\(\frac{\lambda}{2n} \|\boldsymbol{w}\|^2\),从而使得w不至于过大,即不过分偏向某个特征. 这一篇介绍另一种防止过拟合的方法,dropout,即丢弃某些神经元的输出.由于每次训练的过程里,丢弃掉哪些神经元的输出都是随机的,从而可以使得模型不过分依赖于某些神经元的输出,从而达到防止过拟合的目的．需要注意的一点是:并不是简单地丢弃掉某些神经元的输出,对留下的输出,我们要改变他们的值,以保证…

深度学习原理与框架-神经网络架构 1.神经网络构架 2.激活函数(sigmoid和relu) 3.图片预处理(减去均值和除标准差) 4.dropout(防止过拟合操作)

神经网络构架:主要时表示神经网络的组成,即中间隐藏层的结构对图片进行说明:我们可以看出图中的层数分布: input layer表示输入层,维度(N_num, input_dim) N_num表示输入层的样本个数, input_dim表示输入层的维度, 即变量的个数 hidden layer1 表示第一个隐藏层,维度(input_dim, hidden_dim1input_dim表示输入层的维度,hidden_dim1示隐藏层的维度 hidden layer2 表示第二个隐藏层,维度(hidd…

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…

[CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : parameter updates, ensembles, dropout

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/ _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________ -Parameter Updates 解决的方法: *Momentum update 其实就是把x再加上mu*v(可以看作是下滑过…