1.7 理解 Dropout

最新推荐文章于 2025-08-15 21:09:59 发布
最新推荐文章于 2025-08-15 21:09:59 发布
阅读量182 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工神经网络 文章标签： 神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/85320698

主要用在计算机视觉领域

每次迭代都会随机剔除一些隐藏单元。
在这里插入图片描述

一切皆是映射：深度学习与人类语言理解
AI天才研究院
07-12 750
在人工智能和计算机科学的发展历程中，人类语言的理解和处理一直是一个极具挑战性的领域。随着深度学习技术的兴起，我们在自然语言处理（NLP）方面取得了前所未有的进展。本文将深入探讨深度学习如何通过各种映射机制来理解和处理人类语言，以及这些技术如何改变了我们与机器交互的方式。深度学习之所以能在语言处理领域取得如此显著的成就，很大程度上归功于其强大的映射能力。从最基本的词向量映射到复杂的语义结构映射，再到跨语言、跨模态的映射，深度学习模型展现出了惊人的灵活性和适应性。
TensorFlow1.x入门（7）——Dropout与优化器
NLP翟
04-18 2396
系列文章 1. 计算图的创建与启动 2. 变量的定义及其操作 3. Feed与Fetch 4. 线性回归 5. 构建非线性回归模型 6. 简单分类问题 Dropout与优化器系列文章引言知识点示例 引言 dropout技术是经常用于神经网络防止过拟合的方法，具体的原理以及内容之前的博客有讲。here 优化器则是深度神经网络在训练过程的核心，通过优化器在迭代数据的过程中不断的更新网络的参数值，使得模...
2020-5-22 吴恩达-改善深层NN-w1 深度学习的实用层面(1.7 理解 Dropout--压缩权重/分层设置keep-prob)
weixin_42555985的博客
06-22 754
1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/ 3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai 1.7 理解 Dropout Why does drop out work?1.单个神经元实施Dropout2.NN实施Dropout3.两个使用Dropo
Understanding LDO Dropout
08-10
### 理解LDO Dropout #### 摘要 并非所有的低压差（LDO）线性稳压器数据手册都提供了适用于所有应用场景的电压dropout信息。本文档旨在指导设计人员如何利用LDO数据手册中规定的dropout性能来确定在其他工作条件下...
吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.6-1.8
weixin_43597208的博客
04-23 1025
假设你在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是 dropout 所要处理的，我们复制这个神经网络，dropout 会遍历网络的每一层，并设置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，设置完节点概率，我们会消除一些节点，然后删除掉从该节点进出的连线，最后得到一个节点更少，规模更小的网络，然后用 backprop 方法进行训练。中的对应值为 1 的概率都是 0.8，对应为 0 的概率是 0.2，随机数字小于 0.8。
深入理解GBDT回归算法
Microstrong
10-27 4981
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities ...
神经网络设计中关于BN归一化（Normalization）的讨论
2402_89354642的博客
08-15 752
问题 1：为什么把特征强制为 0-mean,1-var 会限制网络表达能力？γ,β 为什么解决这个问题？直觉理解问题 2：推理阶段没有 batch 的概念或 batch 很小是什么意思？问题 3：标准化消除了输入尺度对激活的影响，减小参数尺度与优化耦合，有哪些地方被标准化了？
Python实现水文水质预测：Numpy/Matplotlib/TensorFlow实战+神经网络/CNN/RNN/SVM对比+大型水库案例
weixin_46747075的博客
08-15 491
在水文水质领域，基于神经网络的深度学习方法则能弥补上述不足，它能自动寻找输入和输出数据之间的内在关联，不需要人工显式地给出原理，直接由算法在数据中学习评价和预测规则，适合当前大数据背景下的多种应用，且近年来深度学习技术在水文水质领域亦取得了丰硕的研究成果。
神经网络、深度学习与自然语言处理
weixin_41560800的博客
08-15 836
人工神经网络的发展经历了一个由高潮和低潮交互而成的马鞍形曲折过程：萌芽创业期à 第一个低潮期à 复苏振兴期à 第二个低潮期à 崛起繁荣期。
PyTorch神经网络工具箱(实现神经网络实例)
钢铁男儿
08-15 275
使用PyTorch构建神经网络使用的主要工具（或类）及相互关系，如图3-2所示。从图3-2可知，构建网络层可以基于Module类或函数（nn.functional）。nn中的大多数 层（Layer）在functional中都有与之对应的函数。nn.functional中函数与nn.Module中的 Layer的主要区别是后者继承Module类，会自动提取可学习的参数。而nn.functional更像是 纯函数。两者功能相同，且性能也没有很大区别，那么如何选择呢？像卷积层、全连接 层、Dropout层等因含有
水环境遥感分析！R语言编程+多源遥感数据预处理；水体指数计算、水深回归分析、水温SVM预测、水质神经网络建模及科研级可视化制图
WangYan2022的博客
08-15 313
随着全球水资源问题日益突出，高效、精准的水环境监测技术成为科研与应用的关键。遥感技术凭借其大范围、动态监测的优势，在水体提取、水深反演、水温监测及水质评估中发挥着重要作用。然而，遥感数据的处理与分析涉及复杂的算法和编程实现，如何高效地利用R语言等工具进行数据挖掘与可视化，成为研究者亟需掌握的技能。
第4节 神经网络从公式简化到卷积神经网络(CNN)的进化之路
usstmiracle的博客
08-14 417
一个 3×3 核扫全图，比全连接层高效 N 倍！
java调用PyTorch 训练模型实现神经网络全流程
lc547913923的专栏
08-15 394
python java 神经网络 pytorch
【DL】深层神经网络
m0_72572822的博客
08-12 765
本文介绍了多层感知机(MLP)的基本结构和关键组件。MLP由输入层、隐藏层和输出层组成，通过激活函数实现非线性转换。详细分析了四种常见激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax)的特性、适用场景及优缺点。阐述了神经网络训练中的前向传播和反向传播机制，解释了损失函数和梯度下降的作用。最后讨论了模型复杂度与过拟合、欠拟合的关系，并提出了正则化、调整网络结构等应对策略。全文系统性地介绍了神经网络的基础知识和技术要点。
动手学深度学习（pytorch版）：第三章节—线性神经网络（4）softmax回归
weixin_70217160的博客
08-15 597
Softmax回归是一种多类分类算法，通过softmax函数将线性模型的输出转换为概率分布。该算法使用交叉熵损失函数优化权重和偏置参数，适用于图像识别、文本分类等场景。其训练过程包括前向传播计算概率、反向传播求梯度并更新参数。示例代码展示了如何用NumPy实现Softmax回归模型，包括训练和预测功能。Softmax回归简单高效，常作为神经网络输出层处理多分类问题。
Unity中的神经网络遗传算法实战
YF云飞的博客
08-14 816
本文介绍了一种使用遗传算法训练神经网络的方法，相比传统梯度下降法具有无需预设训练数据的优势。该方法通过初始化随机权重参数的种群，经过多轮"繁衍进化"（包括轮盘赌选择、交叉繁殖和随机变异）来优化网络性能。文中以Unity环境中的赛道小球AI训练为例，详细展示了遗传算法的实现过程：从神经网络结构设计、适应度函数计算到最终的训练流程。实验结果表明，该方法能在4分钟内训练出能绕赛道移动的AI小球。文章还探讨了使用ComputeShader加速神经网络计算的技术思路，并提供了完整的项目代码实现。这
神经网络 小土堆pytorch记录
最新发布
qq_59157186的博客
08-15 513
视频代码# 加载CIFAR10数据集transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor# 定义测试神经网络# 创建卷积层# 创建网络实例一般也不平展，不介绍了。
Neural Network｜神经网络
m0_74462934的博客
08-15 849
本文介绍了神经网络的基本概念和应用。神经网络是一种模仿生物神经元结构的机器学习模型，通过多层神经元处理数据，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。文章解析了神经网络的发展历程、神经元结构，并通过商品需求预测、人脸识别等实例说明其工作原理。神经网络通过输入层、隐藏层和输出层处理数据，不断优化参数以提高预测准确性。更多计算机相关知识，欢迎访问博客网站rn.berlinlian.cn交流讨论。
初识神经网络05——构建神经网络3
qq_73960031的博客
08-13 1176
神经网络中的过拟合与欠拟合问题 摘要：本文介绍了神经网络中的过拟合和欠拟合问题及其解决方案。欠拟合通常表现为训练和测试误差均较高，可通过增加模型复杂度、添加特征或减少正则化强度来解决。过拟合表现为训练误差低但验证误差高，主要解决方法包括三种正则化技术：L2正则化通过惩罚权重平方和限制模型复杂度；L1正则化通过绝对值惩罚实现特征选择和稀疏性；Dropout随机丢弃神经元以增强模型泛化能力。文章对比了这些方法的数学原理和实际应用效果，为优化神经网络提供了实用指导。 （字数：149）
class TransformerEmbedding(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() # hyper params self.vocab_size = config["vocab_size"] self.hidden_size = config["d_model"] # 词向量维度 self.pad_idx = config["pad_idx"] dropout_rate = config["dropout"] self.max_length = config["max_length"] # layers,设置padding_idx可以让pad的词向量全为0 self.word_embedding = nn.Embedding( self.vocab_size, self.hidden_size, padding_idx=self.pad_idx ) self.pos_embedding = nn.Embedding( self.max_length, self.hidden_size, _weight=self.get_positional_encoding( self.max_length, self.hidden_size ),# 位置编码，权重通过get_positional_encoding函数计算得到 ) self.pos_embedding.weight.requires_grad_(False) # 不更新位置编码的权重 self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate) # 随机失活层 def get_word_embedding_weights(self): return self.word_embedding.weight # 计算位置信息 @classmethod def get_positional_encoding(self, max_length, hidden_size):#max_length是最大长度，hidden_size是embedding维度相等 # Compute the positional encodings once in log space. pe = torch.zeros(max_length, hidden_size) # 初始化位置编码 # .unsqueeze(1) 是将这个一维张量转换为二维张量，即将其形状从 (max_length,) 变为 (max_length, 1)。这个操作在张量的维度上增加了一个维度，使其从一维变为二维，第二维的大小为 1。 position = torch.arange(0, max_length).unsqueeze(1) # 位置信息,从0到max_length-1 div_term = torch.exp( torch.arange(0, hidden_size, 2) * -(torch.log(torch.Tensor([10000.0])) / hidden_size) )# 计算位置编码的权重,为了性能考量（是数学上的对数函数分解） pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) return pe def forward(self, input_ids): # input_ids: [batch_size, seq_len] seq_len = input_ids.shape[1] assert ( seq_len <= self.max_length ), f"input sequence length should no more than {self.max_length} but got {seq_len}" position_ids = torch.arange(seq_len, dtype=torch.long, device=input_ids.device) position_ids = position_ids.unsqueeze(0).expand_as(input_ids) print(position_ids) #为了调试 # embedding word_embeds = self.word_embedding(input_ids) # 词嵌入 pos_embeds = self.pos_embedding(position_ids) # 位置编码 embeds = word_embeds + pos_embeds embeds = self.dropout(embeds) return embeds这个代码举个具体的例子
03-27
之前他们问过关于生成位置ID的问题，现在可能是想更深入理解整个嵌入层的实现。我需要先仔细看看用户提供的代码，然后分步骤解释，特别是结合例子。 首先，这个类继承自nn.Module，说明是PyTorch的模块。初始化部分...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值