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…

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…

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…

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()…

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}…

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…

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…

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).只有极少的训练样本可用时,Dropout不会很有效.因为Dropout是一个正则化技术,它减少了模 型的有效容量.为了抵消这种影响,我们必须增大模型规模.不出意外的话,使 用Dropout时较佳验证集的误…

1. 数据集 dataset_train = gluon.data.ArrayDataset(X_train, y_train) data_iter = gluon.data.DataLoader(dataset_train, batch_size, shuffle=True) for data, label in data_iter: ... 2. 模型 gluon.nn:神经网络 gluon.nn.Sequential(),可添加: gluon.nn.Flatten() ⇒ Flattens…

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…

先上caffe dropout_layer.cpp源码,如下: // LayerSetUp DCHECK(threshold_ > 0.); DCHECK(threshold_ < 1.); scale_ = 1. / (1. - threshold_); // forward void DropoutLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector&…

1 前言 2012年,Dropout的想法被首次提出,受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发,论文<Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting> 提出了Dropout,它的出现彻底改变了深度学习进度,之后深度学习方向(反馈模型)开始展现优势,传统的机器学习慢慢消声. 深度学习架构现在变得越来越深,dropout 作为一个防过拟合的手段,使用也越来越普遍. 2 Dropout具体实现 Drop…

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…

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指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.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高…

深度卷积神经网络(AlexNet) 在LeNet提出后的将近20年里,神经网络一度被其他机器学习方法超越,如支持向量机.虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩,但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意.一方面,神经网络计算复杂.虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件,但并没有像之后GPU那样大量普及.因此,训练一个多通道.多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成.另一方面,当年研究者还没有大量深入研究参数初始化和非凸优化算法等诸多领域,导致复杂的神经网络的训练通常较…

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir …

从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworld touch helloworld.py # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 创建一个 Constant(常量)Operation(操作) hw = tf.constant("Hello World…

0.开始训练之前先要做些什么? 在开始调参之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在调参过程中不再更改 1.根据任务需求,结合数据,确定网络结构. 例如对于RNN而言,你的数据是变长还是非变长:输入输出对应关系是many2one还是many2many等等,更多结构参考如下 非RNN的普通过程,从固定尺寸的输入到固定尺寸的输出(比如图像分类)输出是序列(例如图像标注:输入是一张图像,输出是单词的序列)输入是序列(例如情绪分析:输入是一个句子,输出是对句子属于正面还是负面情绪的分类)输入输出都是…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指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.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损…

文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别.本节关注它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪.这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用. 同搜索近义词和类比词一样,文本分类也属于词嵌入的下游应用.在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪.后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集 使用循环神经网络进行情感分类 使用卷积神经网络进行情感…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指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.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函…

1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.FashionMNIST2065数据集 涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST…

代码和其他资料在 github 一.tf.keras概述 首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归,如 \(f(x) = ax + b\),其中 \(x\) 代表学历,\(f(x)\) 代表收入,分别代表输入特征和输出值.为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小,需要定义一个损失函数,数学描述为\((f(x) - y)^2\),即预测值与真实值差值的平方的均值.优化的目标是求解参数 \(a,b\) 使其损失函数最小. import tensorflow as tf import pand…

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP…

文章相关 1 第七章:网络优化与正则化(Part1) 2 第七章:网络优化与正则化(Part2) 7.3 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题．当使用梯度下降法来进行优化网络参数时,参数初始值的选取十分关键,关系到网络的优化效率和泛化能力． 梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值. 初始化为0 : 对称权重问题 所有参数为 0 $\longrightarrow$ 神经元的输出相同 $\longrightarrow$ BP梯度相同 $\longrightarrow$ 参数更…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/234 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行.Keras 的开发重点是支持快速的实验.能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键. 本文以Kaggle上的项目:IMDB影评情感分析为例,学习如何用Keras搭建一个神经网络,处理实际问题.阅读本文需要对神经网络有基础的了解. 文章分为两个部分: Keras中的一些基本概念.Api用法.我会给出一些简单的使用样例,或是给出相关知识链接.…

以上是模型,下面是代码: import tensorflow as tf import numpy as np import time from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ[' start = time.clock() # 下载并载入MNIST 手写数字库 mnist = input_data.read_data_sets("./data/MNIST", one_h…

人工智能之父麦卡锡给出的定义 构建智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程. 人工智能是一种让计算机程序能够"智能地"思考的方式 思考的模式类似于人类. 什么是智能? 智能的英语是 Intelligence 推理,知识,规划,学习,交流,感知,移动和操作物体. 智能 不等于 智力 (IQ:智商 比较类似计算机的计算能力) 如何算有智能? 可以根据环境变化而做出相应变化的能力. 具有"存活" 这最基本的动因 自主意识,自我意识等等. 抢小孩子西瓜吃,小孩子护住西瓜就…