[转]理解dropout

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…

理解dropout

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,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却…

理解dropout——本质是通过阻止特征检测器的共同作用来防止过拟合 Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，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

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 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,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些…

简单理解dropout

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…

1.7 理解dropout

Dropout为什么有正则化的作用? 下面来直观理解一下. 上面讲到,dropout每次迭代都会让一部分神经元失活,这样使得神经网络会比原始的神经网络规模变小,因此采用一个较小神经网络好像和使用正则化的效果是一样的. 第二个直观认识是我们从单个神经元入手,这个单元的工作就是输入并生成一些有意义的输出,通过dropout,该单元的输入被随机地消除,因此该神经元不能只依靠任何一个特征(即输入),因为每个特征都有可能被随机清除,或者说该神经元的输入可能被随机清除,因此不会把所有赌注都放在一个输出上,…

【DeepLearning】深入理解dropout正则化

本文为转载,作者:Microstrong0305 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 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…

【深度学习】理解dropout

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,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器. Dropout如何工作 Dropout以概率p舍弃神经元并让其它神经元以概率q=1-p保留.每个神经元被关闭的概率是相同的组合派参考文献中第一篇中的观点,Hinton老大爷提出来的,关于Hinton在深度学习界的地位我就不再赘述了,光是…

『cs231n』作业2选讲_通过代码理解Dropout

Dropout def dropout_forward(x, dropout_param): p, mode = dropout_param['p'], dropout_param['mode'] if 'seed' in dropout_param: np.random.seed(dropout_param['seed']) mask = None out = None if mode == 'train': #训练环节开启 mask = (np.random.rand(*x.shape) <…

Deep learning：四十一(Dropout简单理解)

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:…

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正则化和其他方法减少神经网络中的过拟合

1. 什么是Dropout(随机失活) 就是在神经网络的Dropout层,为每个神经元结点设置一个随机消除的概率,对于保留下来的神经元,我们得到一个节点较少,规模较小的网络进行训练. 标准网络和dropout网络: 左边是简单的模型,右边是含有dropout的模型 l: hidden layer index (隐藏层索引) z: denote the vector of inputs into layer l(表示l层的向量输入) y: output of each layer(每一层的输出)…

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

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这…

[DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.4_1.8深度学习实用层面_正则化Regularization与改善过拟合

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那…

[Deep Learning] 正则化

在总结正则化(Regularization)之前,我们先谈一谈正则化是什么,为什么要正则化. 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛,其实正则化的本质很简单,就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作.在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合.一提到正则化,很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数,在汇总之前,我们先看下LP范数是什么鬼. LP范数范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离,而距离的定义很抽象,只要满足非负.自反.三角不等式就可以称之为距离…

从锅炉工到AI专家(6)

欠拟合和过拟合几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况,越复杂的方程,这种情况就越严重.这里面通常都是算法造成的,当然也存在数据集的个体差异问题. 所以"欠拟合"和"过拟合"是机器学习过程中重要的调优指标之一. 如图所示: 以篇(2)中房价的程序为例,上图中间的那幅图,是比较满意的一种结果.对于我们给出的所有样本,模型的预测结果同实际房价比较贴切的"拟合". 左图则是"欠拟合",有些样本和房价能对应的比较好,有些预测出来…

深度学习基础（四） Dropout_Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors

该笔记是我快速浏览论文后的记录,部分章节并没有仔细看,所以比较粗糙. 从摘要中可以得知,论文提出在每次训练时通过随机忽略一半的feature detectors(units)可以极大地降低过拟合.该方法能够防止feature detectors之间的complex co-adaptations,即feature detectors只有在一些其它特定的feature detectors存在时才能发挥作用的情况.经过实验证明,随机dropout能够在许多任务中带来很大的性能提升. 在训练集上通过使用…

Coursera机器学习+deeplearning.ai+斯坦福CS231n

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;…

[UFLDL] *Train and Optimize

Deep learning:三十七(Deep learning中的优化方法) Deep learning:四十一(Dropout简单理解) Deep learning:四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network) Deep learning:四十五(maxout简单理解) Deep learning:四十六(DropConnect简单理解) Deep learning:四十七(Stochastic Pooling简单理解) 这部分内容应属于以下[Converge]系列…

DLNg改善深层NN：第一周DL的实用层面

1.为什么正则化可以减少过拟合? //答:可以让模型参数变小,减小模型的方差. 在损失函数中加入正则项,在正则化时,如果参数lamda设置得足够大,那么就相当于权重系数W接近于0 ,就会减少很多隐藏单元的影响,降低模型的复杂度,将模型从过拟合到欠拟合,当然,其中有一个lamda是使模型处于最优中间状态的. 在这个例子中,当lamda增大时,W变小,所以随之Z变小,当激活函数使用Tanh时,若Z小,那么在接近0的区间内,模型就相当于是一个线性函数,模型简化. 2.Dropout(随机失活)正则化…

< AlexNet - 论文研读个人笔记 >

Alexnet - 论文研读个人笔记一.论文架构摘要: 简要说明了获得成绩.网络架构.技巧特点 1.introduction 领域方向概述前人模型成绩本文具体贡献 2.The Dataset 数据集来源,训练数据进行的一些预处理 3.The Architecture 网络模型大体组成 ReLU Training on Multiple GPUs LRN (Local Response Normalization) Overlapping Pooling 网络模型整个具体架构 4.Redu…

[C2W1] Improving Deep Neural Networks : Practical aspects of Deep Learning

第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 本周,我们将继续学习如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习.第一周,我们首先说说神经网络机器学习中的问题,然后是随机失活神经网络,还会学习一些确保神经网络正确运行的技巧,带着这些问题,我们开始今天的课程. 在配置训练.验证和测试数据集的过程中做…

深度解析Droupout与Batch Normalization

Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dropout.当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时,容易造成过拟合.为了防止过拟合,可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能. Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术.在每次迭代时随机关闭一些神经单元,随着迭代的进行,由于其他神经元可能在任何时候都被关闭,因此神经元对…

《Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization》课堂笔记

Lesson 2 Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第二门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 训练,验证,测试集 (Train / Dev / Test sets) 在机器学习发展的小数据量时代,常见做法是将所有数据三七分,就是人们常说的 70% 训练集,30% 测试集.如果明确设…

基于TensorFlow的MNIST手写数字识别-深入

构建多层卷积神经网络时需要多组W和偏移项b,我们封装2个方法来产生W和b 初级MNIST中用0初始化W和b,这里用噪声初始化进行对称打破,防止产生梯度0,同时用一个小的正值来初始化b避免dead neurons. def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf…