Dropout与DropConnect

最新推荐文章于 2022-02-06 11:37:48 发布
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分类专栏： 深度学习
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Dropout和DropConnect是两种用于防止神经网络过拟合的技术。Dropout在训练阶段随机关闭部分神经元，而在测试阶段则整体乘以保留概率p。DropConnect则是随机将权重设为0，影响的是节点间的连接。这两种方法通过减少节点和连接的共适应性来提升模型泛化能力。尽管DropConnect在测试阶段需要额外的计算，但它们都能有效地缓解过拟合问题。

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为了防止模型过拟合，dropout是一种trick，之前提到Batch Normalization的使用可以不必再使用dropout，但是我们还是有必要温习下什么是dropout。

Dropout

dropout在全连接层使用。在训练阶段，对于每个节点，以p概率将其输出值保留，以1-p概率将其输出值乘以0。在测试阶段，输出结果要乘以p。原因是：保持训练阶段和测试阶段的期望值相同。训练阶段，对于每个节点，dropout之前的输出是x, 经历dropout之后的期望值是 p x + ( 1 − p ) ∗ 0 = p x px+(1-p)*0 = px px+(1

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Pruning 系列 （五）Dropout、Dropconnect剪枝
_yuki_
05-15 590
dropout在全连接层使用。在训练阶段，对于每个节点，以p概率将其输出值保留，以1-p概率将其输出值乘以0。在测试阶段，输出结果要乘以p。不同于dropout, dropconnect不是将节点的输出值置为0，而是将权值（即节点之间的边）以1-p概率乘以0。Inverted dropout: 训练阶段将输出值再除以p。这样测试阶段不需要任何增加的计算。可以看到，这样增加了测试阶段的计算量，影响测试性能。
机器学习正则化方法dropout、Inverted dropout和drop connect的原理及区别
数据之美的博客
08-31 4044
原理介绍 在深度学习时代，模型加正则化是一个在被讨论和探索的话题，正则化目的是为了减弱过拟合、增强模型的泛化能力，常用的手段无外乎是在模型属性（包含模型复杂度）、样本量、特征量三者之间的大小的权衡关系上来做文章，而常见的dropout和drop connect的正则化方法就是在模型属性方面做文章，当然也可以解释成因为我们的样本量比较小，所以要通过dropout或者drop connect这...
深度学习中的正则化技术--DropOut&DropConnect
weixin_43534668的博客
12-25 804
上次的有L1，L2范数正则化，这次介绍 DropOut及其衍生出来的DropConnect L1，L2范数正则化与 DropOut正则化的原理有本质上的不同 Drout的原理是 dropout是在经过激活函数之后，再经过一个函数用于控制是否输出，不输出的概率是p dropout对于提升性能有很大提升，最主要的观点是从集成学习的角度解释的 以天气预报为例，预测未来7天的天气，5个分类器同时...
Dropout、Dropconnect、Dropblock
weixin_46248767的博客
11-08 1857
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 LN.BN.GN.IN一、归一化 一、归一化
Dropout 与 DropConnect
Losteng的博客
05-28 5696
最近看Fractional Max-pooling 时，中提到了Dropconnect，一时间忘记了，就找出原文看了一下。 参考  原文：Regularization of Neural Networks using DropConnect 现在总结一下， 其实在实验中我们经常使用的是dropout （(Hinton et al., 2012).）方法，这篇文章提出的dropconnect的
深度学习基础——Dropout & Dropconnect
qq_38622495的博客
09-17 565
dropout层_Dropout、Dropconnect
weixin_39623350的博客
11-25 902
DropoutHinton最早提出了dropout的概念，用于作为nn的强力的正则化手段之一，按照Hinton的原话，他的灵感来自于：“我去银行办理业务。柜员不停的换人，于是我问其中给的一个人这是为什么。他说他不知道，但他们经常换来换去的。我猜想，银行工作人员想要成功欺诈银行，他们之间要互相合作才行，这让我意识到，在每个样本中随机删除不同的部分神经元，可以阻止他们的阴谋，因此可以降低过拟合”简单来...
正则化对决：Dropout与DropConnect的性能对比分析
[正则化对决：Dropout与DropConnect的性能对比分析](https://i0.wp.com/syncedreview.com/wp-content/uploads/2020/06/Imagenet.jpg?resize=1024%2C576&ssl=1) # 1. 正则化的基本理论与重要性 ## 正则化的基本概念 ...
DropConnect与Dropout区别
mjiansun的专栏
05-19 839
训练神经网络过程中，过拟合常常出现 为了避免出现过拟合 Hinton提出使用Dropout层来减少过拟合 Dropout就是将某些神经网络的隐层单元的输出设置为0 从而反向传播的时候不会进行参数的更新 现在很多机器学习框架已经帮我们实现好了Dropout层了 我们只需传入保留率，这是一个数值在0-1的超参数 就可以实现Dropout DropConnect 而DropConnect它丢弃掉的是神经元与神经元之间的连接，可能这个神经元与那个神经元连接被丢弃，但它依旧是有之前计算出来的输出的 下面我们
【模型优化】Dropout && DropConnect
wffzxyl的博客
08-18 1075
作者：tornadomeet Dropout 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...
深度学习笔记----拓扑结构动态变化网络（Dropout，Drop Connect， Stochastic Depth, BranchyNet,Blockdrop,SkipNet）
YOULANSHENGMENG的博客
11-16 4001
目录 1，训练时拓扑结构变化的网络 1.1 Dropout与 Drop Connect 1.2 Stochastic Depth（随机深度） 2，测试时拓扑结构变化的网络 2.1 BranchyNet 2.2 Blockdrop 2.3 SkipNet 1，训练时拓扑结构变化的网络 有些网络在训练的时候会随机丢弃一些网络节点，节点之间的连接或者网络模块来增强网络的泛化能力。常用的在训练的时候使用的方法有以下两种。 1.1 Dropout与 Drop Connect ...
深度学习基础--各种Dropout--Dropout和DropConnect
wydbyxr的博客
11-12 2894
Dropout和DropConnect   其实在实验中我们经常使用的是dropout （(Hinton et al., 2012).）方法，dropconnect的方法只是对其进行了简单的改进   在全连接层引入"Dropout"或"DropConnect"的方法，即在训练过程中以一定概率P将隐含层节点的输出值(对于"DropConnect"为输入
Deep learning：四十六(DropConnect简单理解)
weixin_34113237的博客
11-18 350
  　　和maxout(maxout简单理解)一样，DropConnect也是在ICML2013上发表的，同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的，两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进。 　　我们知道，Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0，而用bp更新权值时，不再更新与该节点相连的权值。用公式描述如下：     　　其...
深度学习（二十二）Dropout浅层理解与实现
热门推荐
hjimce的专栏
12-27 8万+
Dropout是2012年深度学习视觉领域的开山之作paper：《ImageNet Classification with Deep Convolutional》所提到的算法，用于防止过拟合。在我刚入门深度学习，搞视觉的时候，就有所耳闻，当时只知道它是为了防止过拟合，网上都说它是让某些神经元以一定的概率不工作，但是具体代码怎么实现？原理又是什么，还是有点迷糊，所以就大体扫描了文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of featur
DropConnect论文笔记
陈建驱的博客
08-19 1261
论文：Regularization of Neural Networks using DropConnect. Li Wan,Matthew Zeiler,Sixin Zhang,Yann LeCun,Rob Fergus 摘要 我们引入了DropConnect，这是Dropout的一个推广，用于正则化神经网络中的大型全连接层。当使用Dropout进行训练时，在每一层中将随机选取的激活子集设为零。DropConnect将网络中随机选择的权重子集设置为零。因此，每个单元接收来自前一层单元的随机子.
dropout、dropconnect、maxout、batch normalization
asd8705的专栏
06-26 657
This success of CNNs is partly due to the availability of large datasets and high-performance computing systems and partly due to the recent technical advances on learning methods and regularization t
Dropout与DropConnect比较
v-space的博客
03-21 841
Dropout(Hintonet al., 2012）和DropConnect(Wan et al., 2013)都是为防止训练过拟合而提出。但我们平时使用的是Dropout（后面会解释原因）。 Dropout：训练过程中以概率1-p将隐层节点输出值清0，而bp更新权值时，不更新与该节点相连的权值 r = m. * a(Wv) v是nx1维的列向量，W是dxn维的矩阵，m是个dx1的0,1列向量...
dropout层
qq_52302919的博客
02-06 2万+
深度神经网（DNN）中经常会存在一个常见的问题：模型只学会在训练集上分类（过拟合现象），dropout就是为了减少过拟合而研究出的一种方法。 一、简介 当训练模型较大，而训练数据很少的话，很容易引起过拟合，一般情况我们会想到用正则化、或者减小网络规模。然而Hinton在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了，在每次训练的时候，随机让一定数量的卷积停止工作，这样可以提高网络的
优化LSTM：DropConnect与NT-ASGD在语言建模中的应用
作者提出了使用DropConnect来正则化LSTM的隐藏层到隐藏层的权重，这是一种类似于dropout的技术，可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。此外，他们还引入了一种新的优化算法——非单调触发的平均随机梯度下降（NT-AS...
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