主要内容: 一.dropout正则化的思想 二.dropout算法流程 三.dropout的优缺点 一.dropout正则化的思想 在神经网络中,dropout是一种“玄学”的正则化方法,以减少过拟合的现象.它的主要思想就是:在训练神经网络的每一轮迭代中,随机地关闭一些神经元,以此降低神经网络的复杂程度:  二.dropout算法流程 1)对于第k层的结点,选择一个范围在(0,1]的数keep_prob,表明每一个结点的存在几率为keep_prob 2)在每一轮迭代中,为第k层的所有结点随机分配…

首先我们理解一下,什么叫做正则化? 目的角度:防止过拟合 简单来说,正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差).我们在构造机器学习模型时,最终目的是让模型在面对新数据的时候,可以有很好的表现.当你用比较复杂的模型比如神经网络,去拟合数据时,很容易出现过拟合现象(训练集表现很好,测试集表现较差),这会导致模型的泛化能力下降,这时候,我们就需要使用正则化,降低模型的复杂度. 一.神经网路得L1.L2正则化 1.矩阵的F-1范数.F-2范数 说明:这里的F-范数指的是Frobenius…

除了L2正则化,还有一个非常实用的正则化方法----dropout(随机失活),下面介绍其工作原理. 假设你在训练下图左边的这样的神经网络,它存在过拟合情况,这就是dropout所要处理的.我们复制这个神经网络,dropout会遍历网络每一层,并设置一个消除神经网络中节点的概率. 假设网络中的每一层,每个节点都以抛硬币的方式设置概率,每个节点得以保留和消除的概率都是0.5,设置完节点之后,我们会消除一些节点,然后删掉从该节点进出的连线,如下图,最后得到一个节点更少,规模更小的网络,然后用back…

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…

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)…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 使用dropout是要改善过拟合,将训练和测试的准确率差距变小 训练集,测试集结果相比差距较大时,过拟合状态 使用dropout后,每一周期准确率可能不高反而最后一步提升很快,这是训练的时候部分神经元工作,而最后的评估所有神经元工作 正则化同样是改善过拟合作用 Softmax一般用在神经网络的最后一层 import n…

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵$W$,而不针对偏倚系数$b$.利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数. 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数…

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…

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…