在某一层添加L2正则: from keras import regularizer model.add(layers.Dense(..., kernel_regularizer = regularizers(0.001),...)) 在某一层之后添加dropout层: model.add(layers.Dropout(0.5))

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一

一:引言 因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象.在训练bp网络时经常遇到的一个问题,过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小,预测准确率较高(如果通过画图来表示的话,就是拟合曲线比较尖,不平滑,泛化能力不好),但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中,需要对模型的参数进行“惩罚”,这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象

dropout是在训练神经网络模型时,样本数据过少,防止过拟合而采用的trick.那它是怎么做到防止过拟合的呢? 首先,想象我们现在只训练一个特定的网络,当迭代次数增多的时候,可能出现网络对训练集拟合的很好(在训练集上loss很小),但是对验证集的拟合程度很差的情况.所以,我们有了这样的想法:可不可以让每次跌代随机的去更新网络参数(weights),引入这样的随机性就可以增加网络generalize 的能力.所以就有了dropout . 在训练的时候,我们只需要按一定的概率(retaining

参考:tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后.应用激活函数之前.训练阶段:如果卷积计算输出多个通道,我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化,且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数,并均为标量.假设小批量中有 m 个样本.在单个通道上,假设卷积计算输出的高和宽分别为p和q.我们需要对该通道中m×p×q

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

# 建立神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入数据的形状进行修改成神经网络要求的数据形状 keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), # 定义隐藏层,128个神经元的网络层 keras.layers.Dropout(0.2), keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softma

""" Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_

咸鱼了半个多月了,要干点正经事了. 最近在帮老师用神经网络做多变量非线性的回归问题,没有什么心得,但是也要写个博文当个日记. 该回归问题是四个输入,一个输出.自己并不清楚这几个变量有什么关系,因为是跟遥感相关的,就瞎做呗. 数据预处理的选择 刚开始选取了最大最小值的预处理方法,调了很久的模型但是最后模型的输出基本不变. 换了z-score的预处理方法,模型的输出才趋于正常. 损失函数的选择 对于回归问题,常用的损失函数有三种,一个是平方误差函数,一个是绝对值误差函数,还有一个是交叉熵函数. 在其

Dropout 解决 overfitting overfitting也被称为过度学习,过度拟合.他是机器学习中常见的问题. 图中的黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试的数据适应性比较差. 举个Regression(回归)的例子. 第三条曲线存在overfitting问题,尽管它经过了所有的训练点,但是不能很好地反映数据的趋势,预测能力严重不足.tensorflow提供了强大的dropout方法

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广. Logistic Regression只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softmax

主要包括softmax-loss层(与softmax有区别),全连接层(Inner Prouduct),accuracy层,reshape层, Dropout层. softmax: layers { bottom: "cls3_fc" top: "prob"//概率似然值 name: "prob" type: “Softmax" } accuracy layer { name: "accuracy" type: &q

关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov's Accelerated Gradient (type: "Nes

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o

一.手写体分类 1. 数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement

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)

本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法,以便更深入的理解. 想要提高CNN的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,即deeper and wider.但是,复杂的网络也意味着更加容易过拟合.于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力. 1- Dropout 最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章 <Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature D