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

在神经网络中经常会用到dropout,大多对于其解释就是dropout可以起到正则化的作用. 一下是我总结的对于dropout的理解.花书上的解释主要还是从模型融合的角度来解释,末尾那一段从生物学角度的解释是在是看不明白. 从模型融合的角度来解释dropout: Dropout提供了正则化一一大类模型的方法.Dropout可以被认为是集成大量的深层神经网络模型的 Bagging方法.通常的Bagging方法是每个模型单独训练的,但是这对于大规模的神经网络来说是不现实的.一般神经网络模型的融合都只

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

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo

Dropout为什么有正则化的作用? 下面来直观理解一下. 上面讲到,dropout每次迭代都会让一部分神经元失活,这样使得神经网络会比原始的神经网络规模变小,因此采用一个较小神经网络好像和使用正则化的效果是一样的. 第二个直观认识是 我们从单个神经元入手,这个单元的工作就是输入并生成一些有意义的输出,通过dropout,该单元的输入被随机地消除,因此该神经元不能只依靠任何一个特征(即输入),因为每个特征都有可能被随机清除,或者说该神经元的输入可能被随机清除,因此不会把所有赌注都放在一个输出上,

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

1.伯努利分布:伯努利分布亦称“零一分布”.“两点分布”.称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0<p<1),如果它分别以概率p和1-p取1和0为值.EX= p,DX=p(1-p). 2. dropout其实也是一种正则化,因为也把参数变稀疏(l1,原论文)和变小(l2,caffe实际实现).只有极少的训练样本可用时,Dropout不会很有效.因为Dropout是一个正则化技术,它减少了模 型的有效容量.为了抵消这种影响,我们必须增大模型规模.不出意外的话,使 用Dropout时较佳验证集的误

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,

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

From <白话深度学习与TensorFlow> Dropout 顾名思义是“丢弃”,在一轮训练阶段丢弃一部分网络节点,比如可以在其中的某些层上临时关闭一些节点,让他们既不输入也不输出,这样相当于网络的结构发生了改变.而在下一轮训练过程中再选择性地临时关闭一些节点,原则上都是随机性.这样每一次训练相当于网络的一部分所形成的一个子网络或者子模型.而这种情况同时也在一种程度上降低了VC维的数量,减小过拟合的风险.在最终的分类阶段将所有的节点都置于有效状态,这样就可以把训练中得到的所有子网络并联使用

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout? dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络.dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭.在下读到两篇代表性的论文,代表两种不同的观点,特此分享给大家. 从神经网络的难题出发,一步一步引出dropout为何有效的解释.大规模的神经网络有两个缺点:

1. 应用机器学习是高度依赖迭代尝试的,不要指望一蹴而就,必须不断调参数看结果,根据结果再继续调参数. 2. 数据集分成训练集(training set).验证集(validation/development set).测试集(test set). 对于传统的机器学习算法,数据量(比如100.1000.10000),常用的分法是70%训练集/30%测试集.60%训练集/20%验证集/20%测试集. 对于大数据(比如100万),可能分法是98%训练集/1%验证集/1%测试集.99.5%训练集/0.

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 什么是ML策略 机器学习策略简介 情景模拟 假设你正在训练一个分类器,你的系统已经达到了90%准确率,但是对于你的应用程序来说还不够好,此时你有很多的想法去继续改善你的系统 收集更多训练数据 训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集. 使用梯度下降法训练更长的时间 尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法. 尝试更大的神经网络或者更小的神经网络 尝试dropout

一.什么是ML策略 假设你正在训练一个分类器,你的系统已经达到了90%准确率,但是对于你的应用程序来说还不够好,此时你有很多的想法去继续改善你的系统: 收集更多训练数据 训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集. 使用梯度下降法训练更长的时间 尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法. 尝试更大的神经网络或者更小的神经网络 尝试dropout 尝试L2正则化 改变神经网络的结构: 修改激活函数 改变隐藏单元的数目 如果你使用了错误的方向,不仅会浪费大量的时间,而且

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向

训练.验证.测试划分的量要保证数据来自一个分布偏差方差分析如果存在high bias如果存在high variance正则化正则化减少过拟合的intuitionDropoutdropout分析其它正则化方法数据增加(data augmentation)early stoppingensemble归一化输入归一化可以加速训练归一化的步骤归一化应该应用于:训练.验证.测试梯度消失/爆炸权重初始化通过数值近似计算梯度优化算法mini-batchmomentumRMSpropAdam调参顺序批规范化Ba

VGG:3*3Imagenet:7*7,9*9论文中证明3*3更胜一筹,但是用多少并没有定论微调:删掉模型的中间只对最后一层微调:model.pop,就删掉了最后一层 如何决定训练多少层?:·看论文上的可视化结构,清楚每一层的语义层次,哪一层的语义操作和自己的模型相关  ·试验 欠拟合:使用的模型不够复杂不够强大到能完成你的任务 或者 没有足够的参数:过拟合:参数太多,训练时间太长,训练集上的准确率远远高于测试集和验证集,意味着模型变得过分严格的识别训练集上的内容 如何把vgg的权重加到去掉dr

1. 摘要 训练深层的神经网络非常困难,因为在训练的过程中,随着前面层数参数的改变,每层输入的分布也会随之改变.这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化,因此训练过程比较缓慢. 作者将这种现象称之为 internal covariate shift,通过对每层的输入进行归一化来解决这个问题. 引入 BN 后,我们可以不用太在意参数的初始化,同时使用更大的学习率,而且也会有正则化的效果,在一些情况下可以不用再使用 Dropout. 2. 介绍 因为网络中每一层的输入都受到前面所有层参数

一.参数更新策略     1.SGD 也就是随机梯度下降,最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数(因为梯度指向的是上升方向,但是我们通常希望最小化损失函数).假设有一个参数向量x及其梯度dx,那么最简单的更新的形式是: x += - learning_rate * dx 其中learning_rate是一个超参数,表示的是更新的幅度.这是一个重要的参数,lr过大可能会出现loss异常的情况,过小会使训练时间过长,后面也会介绍lr参数更新的一些trick. 2. Momentum  又被成为动量

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.