TensorLayer (TuneLayer) 实现 DropConnect

本文介绍了DropConnect,一种比DropOut更有效的正则化方法,尤其适用于小规模模型。通过示例代码展示了如何使用TensorLayer(现更名为TuneLayer)在Python中实现DropConnect。代码包括数据加载、网络构建、训练过程和模型评估。

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DropConnect 是 Hinton DropOut 之后出现的一种 Regularization 方法,相比DropOut的好处是,它在模型较小的情况下依然能保证准确度。苦于网络上很难找到python例子,这里贴出一个用 TensorLayer 实现的代码,以供参考。


Paper of DropConnect


import tensorflow as tf
import tensorlayer as tl # 注意!!! TensorLayer 现在更名为 TuneLayer 了 https://github.com/zsdonghao/tunelayer
from tensorlayer.layers import set_keep
import numpy as np
import time


X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test = \
                                    tl.files.load_mnist_dataset(shape=(-1,784))

sess = tf.

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