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…

本章节讲解 参数更新 dropout ========================================================================================= 上节内容回顾与总结: 模型过程: 激活函数:注意理解各个函数的优缺点 数据预处理: 权重参数初始化:Xavier方法,使用较多. batch normalization : cross validation :比较loss 结果,选择合适学习率 ==================…

dropout在前向神经网络中效果很好,但是不能直接用于RNN,因为RNN中的循环会放大噪声,扰乱它自己的学习.那么如何让它适用于RNN,就是只将它应用于一些特定的RNN连接上.   LSTM的长期记忆是存在memory cell中的.   The LSTM can decide to overwrite the memory cell, retrieve it, or keep it for the next time step.   主要思想: 将dropout用于非循环的连接.即上下层连接…

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

other_techniques_for_regularization 随手翻译,略作参考,禁止转载 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique for regularization. Unlike L1 and L2 regularization, dropout doesn't rely on modifying the cost function. In…

前言 训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择.Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为:通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能.本篇博文就是按照这篇论文简单介绍下Dropout的思想,以及从用一个简单的例子来说明该如何使用dropout. 基础知识:…

dropout是CNN(卷积神经网络)中的一个trick,能防止过拟合. 关于dropout的详细内容,还是看论文原文好了: Hinton, G. E., et al. (2012). "Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors." arXiv preprint arXiv:1207.0580. 我这里简单理解为:dropout相当于同时搞了多个CNN网络,然后取它们的平均.但是…

理解dropout 原文地址:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443     理解dropout 注意:图片都在github上放着,如果刷不开的话,可以考虑FQ. 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 开篇明义,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…

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…