下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合…

丢弃法是一种降低过拟合的方法,具体过程是在神经网络传播的过程中,随机"沉默"一些节点.这个行为让模型过度贴合训练集的难度更高. 添加丢弃层后,训练速度明显上升,在同样的轮数下测试集的精度提高.如果不加入丢弃层,练习一百多轮也只有0.90左右的测试集正确率.…

除了前面介绍的权重衰减以外,深度学习模型常常使用丢弃法(dropout)来应对过拟合问题. 方法与原理 为了确保测试模型的确定性,丢弃法的使用只发生在训练模型时,并非测试模型时.当神经网络中的某一层使用丢弃法时,该层的神经元将有一定概率被丢弃掉. 设丢弃概率为 \(p\).具体来说,该层任一神经元在应用激活函数后,有 \(p\) 的概率自乘 0,有 \(1−p\) 的概率自除以 \(1−p\) 做拉伸.丢弃概率是丢弃法的超参数. 多层感知机中,隐层节点的输出: \[h_i = \phi(x_1…

BP神经网络综合评价法是一种交互式的评价方法,一种既能避免人为计取权重的不精确性, 又能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较大且指标更多的实例进行综合评价的方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值,直到用户满意为止.因此,一般来说,人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况. BP神经网络是一种典型的多层前向神经网络,由输入层.隐,层和输出层组成,层与层之间采用全部连接方式,同层节点之间不存在相互连接,其中输入层节点仅在信号输入作用,输出层节点起线性加权作用,隐层节点负责对信息进行…

多层感知机中: hi 以 p 的概率被丢弃,以 1-p 的概率被拉伸,除以  1 - p import mxnet as mx import sys import os import time import gluonbook as gb from mxnet import autograd,init from mxnet import nd,gluon from mxnet.gluon import data as gdata,nn from mxnet.gluon import loss a…

1. 训练误差和泛化误差 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现.如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不⼀定更准确.这是为什么呢? 因为存在着训练误差和泛化误差: 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差. 泛化误差:模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似. 训练误差的期望小于或等于泛化误差.也就是说,⼀般情况下,由训练数据集学到的模型参数会使模型在训练数据集上的表现优于或等于在测…

方法 从零开始实现 定义模型参数 网络 评估函数 优化方法 定义损失函数 数据提取与训练评估 pytorch简洁实现 小结 针对深度学习中的过拟合问题,通常使用丢弃法(dropout),丢弃法有很多的变体,本文提高的丢弃法特指倒置丢弃法(inverted dorpout). 方法 在会议多层感知机的图3.3描述了一个单隐藏层的多层感知机.其中输入个数为4,隐藏单元个数为5,且隐藏单元\(h_{i}(1,2,3,4,5)\)的计算表达式为 \(h_{i} = \varphi(x_{1}w_{1i}…

介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛(一个著名的计算机视觉竞赛)取得优异成绩的深度卷积神经网络. LeNet LeNet 证明了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别的最先进的结果.这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台,为世人所知. net = nn.Sequential() net.add( nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmoid'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, str…

https://blog.csdn.net/lizzy05/article/details/80162060 from mxnet import nd def dropout(X, drop_probability): keep_probability = 1 - drop_probability assert 0 <= keep_probability <= 1 # 这种情况下把全部元素都丢弃. if keep_probability == 0: return X.zeros_like()…

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…