#Dropout

深度学习面试题14:Dropout(随机失活)

在训练过程中,Dropout会让输出中的每个值以概率keep_prob变为原来的1/keep_prob倍,以概率1-keep_prob变为0。也就是在每一轮的训练中让一些神经元随机失活,从而让每一个神经元都有机会得到更高效的学习,会让网络更加健壮,减小过拟合。在预测过程中,不再随机失活,也不在扩大神经元的输出。卷积层的...

深度学习中Dropout原理解析

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Dropout原理解析

在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用...
代码星球 ·2020-12-17

dropout总结

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...
代码星球 ·2020-10-13

人工智能深度学习入门练习之(35)深度学习 – 过拟合与dropout机制

过拟合(overfitting):学习能力过强,以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合(underfitting):学习能太差,训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释:下面再举一个具体的例子:如果我们有6个数据,我们选择用怎么样的回归曲线对它拟合呢?看下图可以发现得到的直线 y=ba*xy...

深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现

深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现hjimce2015-12-2717:30:4163369收藏40分类专栏:深度学习深度学习版权Dropout浅层理解与实现原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257作者:hjimce一、相关工作&nb...

Dropout

2018-12-0615:01:54Dropout:临时的抹去随机的神经元及其进行的关联计算。如下图所示:Dropout的实现:InvertedDropout训练:假设每个神经元以keep_prop的概率被保留A0=XA1=np.dot(W1,A0)+b1A1=relu(A1)D1=np.random.rand(A1....
代码星球 ·2020-06-13

【TensorFlow】TF-tf.nn.dropout

官方的接口是这样的tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)根据给出的keep_prob参数,将输入tensorx按比例输出。默认情况下,每个元素保存或丢弃都是独立的。x     &nb...
代码星球 ·2020-04-06

【深度学习】理解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。Dropout如何工作Dropout以概率p舍弃神经元并...
代码星球 ·2020-04-06