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…

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…

多伦多大学Hinton组 http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf 一.目的 降低overfitting的风险 二.原理 在网络的BP迭代训练过程中,每一次迭代的网络都结构不同(用dropout对网络剪枝,得到thinned网络),样本也不同(因为是SGD,每次一个样本). 生物学解释(有性繁殖):从生物学角度而言,dropout能够提高每个神经元的个体鲁棒性,使得其有更强的自我工作能力,以及与任意随机的其他神经元的…