Dropout原理与实现

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深度学习中Dropout原理解析

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. 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.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

Dropout原理解析

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.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.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅训…

Hebye 深度学习中Dropout原理解析

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. 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.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

Dropout是深度学习中的一种防止过拟合手段,在面试中也经常会被问到,因此有必要搞懂其原理. 1 Dropout的运作方式在神经网络的训练过程中,对于一次迭代中的某一层神经网络,先随机选择中的一些神经元并将其临时隐藏(丢弃),然后再进行本次训练和优化.在下一次迭代中,继续随机隐藏一些神经元,如此直至训练结束.由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. 在训练时,每个神经单元以概率$p$被保留(Dropout丢弃率为$1-p$):在预测阶段(测试阶段),每个神经单元都是…

Dropout原理分析

工作流程 dropout用于解决过拟合,通过在每个batch中删除某些节点(cell)进行训练,从而提高模型训练的效果. 通过随机化一个伯努利分布,然后于输入y进行乘法,将对应位置的cell置零.然后y再去做下一层的前向传播. \[\begin{aligned} r_{j}^{(l)} & \sim \operatorname{Bernoulli}(p) \\ \widetilde{\mathbf{y}}^{(l)} &=\mathbf{r}^{(l)} * \mathbf{y}^{(l)…

神经网络之dropout层

一:引言因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象.在训练bp网络时经常遇到的一个问题,过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小,预测准确率较高(如果通过画图来表示的话,就是拟合曲线比较尖,不平滑,泛化能力不好),但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中,需要对模型的参数进行“惩罚”,这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象…

TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合

一. Dropout原理简述: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层. Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了.示意图如下: 但在测试及验证中:每个神经元都要参加运算,但其输出要乘以概率p. 二.tf.nn.dropout函数…