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…

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…

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)…

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…

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…

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…

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…

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,…

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…

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…

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…

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) <…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合.过拟合与正则化 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法"中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法.本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和过拟合,我们需要先清楚一对概念,即偏差和方差. 偏差和方差是深度学习中非常有用的一对概念,尤其是可以帮助我们理解模型的欠拟合…

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:…

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…

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;…

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…

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…

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 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(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.…

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…

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…

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…

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/InitializeRegularize L2正则化 待分类的数据点集; 未使用L2正则化的模型迭代过…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合.你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般.或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况.那这篇文章会很适合你. 去避免过拟合可以提高我们模型的性能. 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题…

笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 参考:https://xienaoban.github.io/posts/41302.html 参考:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80210363 1. 训练集.验证集.测试集(Train, Dev, Test Sets) 当数据量小的时候, 70% 训练, 30% 测试:或 60% 训练.20% 验证.20%测试. 训练集( training set):用来…

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得…

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…

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 4.正则化 1)加载数据 仍是问题: 'c' argument has 1 elements, which is not acceptable for use with 'x' with s 解决——直接导入函数: import scipy.io as sio def load_2D_dataset(is_plot=Tru…