dropout

dropout层_机器学习：在TensorFlow（Keras）中了解和实现Dropout

在本文中，我们将探讨Dropout的概念，并了解如何使用TensorFlow和Keras在神经网络中实现该技术。了解Dropout神经网络在其输入和输出层之间具有隐藏层，这些隐藏层中嵌入了神经元，神经元内的权重以及神经元之间的连接使得神经网络系统能够模拟学习过程。简单神经网络一般的观点是，神经...
2023-02-10 10:52 阅读数 137

深度学习正则化(L1 norm/L2 norm)以及dropout理解

正则化知识其实是深度学习领域较为基础的知识点，初入此门的时候受限于正则化三个字的逼格，一直不求甚解；后期虽然了解但也仅限于L1和L2范数而已。恰巧上周在谢毅博士的课上旁听，讲到多拟合相关知识，后续和捷文讨论transformer内部的dropout为何还广泛使用，由此总结下正则化相关内容。1、...
2022-05-20 14:09 阅读数 160

深度学习——Dropout层

在深度学习当中常用的技术就是防止过拟合化的。在模型的训练阶段，让隐藏的神经元一部分工作，一部分不工作。（1）神经元工作与不工作的比例是在写程序的时候可以设置参数的。（2）把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的...
2022-05-18 14:17 阅读数 19

五、神经网络过拟合处理方法（一）

1. 什么是过拟合？过拟合（Overfitting）：模型过于复杂（所包含的参数过多），以致于模型对训练集的拟合很好，但对未知数据预测很差的现象（泛化能力差）。过拟合可以通过观测训练集和验证集的loss变化判断：随着epoch或step的增加，训练集loss不断下降，而验证集loss先下降后抬...
2021-05-12 14:29 阅读数 88

dropout

1 dropout简介1.1 dropout出现的原因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。过拟合表现：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。dropout可以比较有效的缓解过拟合...
2019-03-22 13:43 阅读数 67
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