浅谈 Dropout防止过拟合

最新推荐文章于 2025-03-18 11:22:20 发布
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#神经网络

过拟合主要由数据噪声、训练数据不足和模型复杂度过高引起。Dropout作为一种训练技巧，通过在训练期间随机关闭部分神经元来减少依赖，从而降低过拟合风险。每次迭代过程中，不同神经元被临时删除，使得网络在多次迭代中学习到多个简化版本的模型，提升整体泛化能力。

发生过拟合的主要原因可以有以下三点：

（1）数据有噪声

（2）训练数据不足，有限的训练数据

最低0.47元/天 解锁文章
Dropout 防止过拟合
sikh_0529的博客
09-18 1万+
我们在这里搭建两个神经网络, 一个没有 dropout, 一个有 dropout. 没有 dropout 的容易出现 过拟合, 那我们就命名为 net_overfitting, 另一个就是 net_dropped. torch.nn.Dropout(0.5) 这里的 0.5 指的是随机有 50% 的神经元会被关闭/丢弃.自己做一些伪数据, 用来模拟真实情况. 数据少, 才能凸显过拟合问题, 所以我们就做10个数据点.训练的时候, 这两个神经网络分开训练. 训练的环境都一样.
Dropout技术为什么能防止过拟合？
天马行空的博客
07-07 1420
在学习深度学习时，常常有人会问到这样一个问题：Dropout技术为什么能防止过拟合？当然，简单的回答是：防止参数过分依赖训练数据，增加参数对数据集的泛化能力。这样的回答，当然是正确的。但有点抽象。我来说点具体的案例，以帮助大家更形象化地理解。首先，这涉及到深度学习的分布式特征表达。1.什么是分布式特征表达呢？分布式表征（Distributed Representation），是人工神经网络研究的一个核心思想。那什么是分...
理解dropout
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雨石
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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，却众说纷纭。在下读到两篇代表性的论文，代表两种不同的观点，特此分享给大家。
Dropout为何能防止过拟合？dropout和BN 在前向传播和方向传播阶段的区别？
SQingL的博客
10-19 649
总体而言，Dropout和Batch Normalization在前向传播阶段的操作有所不同，Dropout通过随机关闭神经元来降低复杂度，而Batch Normalization则对输入进行归一化处理。Batch Normalization： 在前向传播阶段，Batch Normalization会对每个批次的输入进行归一化处理，即使得每个特征的均值接近于零并且方差接近于1。Dropout： 在反向传播阶段，Dropout并没有额外的操作，只是根据前向传播时关闭的神经元进行相应的梯度更新。
神经网络抵制过拟合神器：Dropout 手把手论文入门 — 深度学习 DL 番外篇
战斗蜗牛的专栏
08-03 3526
今天David 9要带大家读偶像Hinton等大牛的一篇论文，搞深度学习或者DL的朋友应该知道，那就是有名的Dropout方法。 学过神经网络的童鞋应该知道神经网络很容易过拟合。而且，如果要用集成学习的思想去训练非常多个神经网络，集成起来抵制过拟合，这样开销非常大并且也不一定有效。于是，这群大神提出了Dropout方法：在神经网络训练时，随机把一些神经单元去除，“瘦身”后的神经网络继续训练，
浅谈keras中Dropout在预测过程中是否仍要起作用
09-16
Dropout是一种正则化技术，用于防止神经网络过拟合，通过在训练过程中随机关闭一部分神经元来实现。本文将深入探讨在Keras中Dropout在预测过程中的作用。 首先，理解Dropout的工作原理至关重要。在训练期间，...
浅谈深度学习过拟合和解决办法
白夜
06-17 1843
什么是过拟合 所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。 举个例子： 现在我训练一个模型来识别狗狗，训练的数据恰好全是二哈的图片，结果多次迭代后把二哈的全部特点都识别成狗狗特有的了（比如二哈的颜色、和爱拆家的特点等）。这样如果我去识别一只金毛的时候则无法识别。这就是过拟合。 简单的一句话就是机器模型学到了太多不该学到的特点。 过拟合的原因 使用的模型比较复杂 有噪声存在 数据量有限 过拟合
浅谈深度学习尝常识：泛化、过拟合、Dropout、Attention
Errors_In_Life的博客
04-19 6105
刚开始接触深度学习，难免有很多名词概念的陌生、不清晰；当然，如果要快速考核一个人的深度学习”深度“，尤其是在面试过程中，同行会问到，有没有出现过拟合呀？怎么解决呀？这些问题看起来很高深，或者需要很深厚的功底才能回答，但是只要整理好思路，还是很清晰的一条线索：不妨用这篇博客作为您学习的开端？但愿我恰能抛砖引玉： 概要：机器学习中的泛化：     我们描述从训练数据学习目标函数的学
避免过拟合的常用方法
weixin_43851486的博客
11-10 723
避免过拟合的常用方法避免过拟合的常用方法奥卡姆剃刀原则深度学习的过拟合问题解决过拟合的方法添加噪声提前停止测试数据集扩增随机裁剪正则化Dropout总结 避免过拟合的常用方法 奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀定律（Occam’s Razor, Ockham’s Razor）又称“奥康的剃刀”，它是由14世纪英格兰的逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam，约1285年至13...
关于 Dropout 防止过拟合的问题
weixin_34323858的博客
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  　　关于 Dropout 可以防止过拟合，出处：深度学习领域大神 Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 　　【Dropout 可以防止过拟合】 　　运用了dropout的训练过程，相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络（后面简称为“半...
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04-09 3712
常见的减小过拟合的方法有：正则化 、Early Stop、 增加数据、 dropout【1】。其中，drop out主要用在神经网络模型中，其避免过拟合的原因，参考【2】内内容，理解如下： 1.类似取平均值的作用。 普通的模型（没有dropout），用相同的训练数据去训练3个不同的神经网络，一般会得到3个不同的结果，此时我们可以采用 “3个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果...
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十一月廿七风雨大作
11-30 9067
在机器学习领域，尤其是当我们处理复杂的模型和有限的训练样本时，一个常见的问题是过拟合。简而言之，过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和误差，而不仅仅是底层模式。具体来说，这在神经网络训练中尤为常见，表现为在训练数据上表现优异（例如损失函数值很小，预测准确率高）而在未见过的数据（测试集）上表现不佳。
浅谈dropout--防止过拟合的方法
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11-05 1万+
通过学习论文，了解关于Dropout的相关知识
深度学习之防止过拟合
最新发布
JustinMars的博客
03-18 955
过拟合是机器学习中常见的问题，特别是当模型复杂度较高或训练数据量较少时。为了避免模型过度依赖训练数据中的噪声，采取一些有效的防止过拟合的方法非常重要。以下是几种常见的防止过拟合的技术，包括等，并对它们进行详细的介绍与对比。
深度学习——过拟合和Dropout
Elon15的博客
07-23 1295
深度学习——过拟合和Dropout
深度学习：Dropout解决过拟合问题
Vermont_的博客
09-16 6390
在学习深度学习时，常常有人会问到这样一个问题：Dropout技术为什么能防止过拟合？ 当然，简单的回答是：防止参数过分依赖训练数据，增加参数对数据集的泛化能力。 是什么？ 假设我们要训练这样一个神经网络 输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播然后后把误差反向传播以决定 如何更新参数让网络进行学习。使用dropout之后过程变成： 1. 首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（下图中虚线为部分临时被删除的神经元） 2. 然后把输入.
pytorch-解决过拟合之early stop和dropout
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04-29 1378
解决过拟合之early stop和dropout
Hinton 2012深度学习论文：使用dropout防止过拟合
Dropout是一种在神经网络训练过程中常见的技术，用于防止过拟合（overfitting），即模型在训练数据上表现优异，但在未见过的测试数据上泛化能力差的问题。过拟合通常发生在模型过于复杂或者训练数据不足时，模型...
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