tensorflow dropout理解

最新推荐文章于 2021-05-11 01:09:10 发布
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分类专栏： 算法 Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nongfusanquan_2015/article/details/100678647
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dropout：在训练模型时随机指定部分节点权值不更新，防止过拟合，只在训练时设定，测试集置1，tensor 为占位符格式。

tensorflow实战——dropout防止过拟合验证
m0_37673307的博客
09-04 1193
了解dropout那得先了解什么是overfitting（过拟合），underfitting（欠拟合） overfitting就是指Ein(在训练集上的错误率)变小，Eout(在整个数据集上的错误率)变大的过程 underfitting是指Ein和Eout都变大的过程 使用简单的模型去拟合复杂数据时，会导致模型很难拟合数据的真实分布，这时模型便欠拟合了，或者说有很大的 Bias，Bias...
dropout理解~简易理解
sharryling
03-12 1169
工作原理： 所谓的dropout，从字面意思理解，就是“抛弃”。 抛弃什么呢？抛弃的是网络中隐藏层的节点（输入层和输出层是由数据类型和问题类型决定的，当然不能动啦！）。 怎么抛弃呢？dropout有一个参数p，p的取值介于0和1，含义是每个节点有p概率被抛弃。 被抛弃对这个节点有什么影响呢？dropout对于节点的影响表现在，一旦某个节点被选定为抛弃的节点，那么对于神经网...
Tensorflow 1.x学习记录（五）：Dropout避免过拟合
weixin_50914961的博客
04-01 182
from __future__ import print_function import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # load data digits = load_digits() X = digits.data
Tensorflow中dropout和batch normalization
Tcorpion的博客
01-04 2675
直接上代码探讨： def batch_norm_layer(x, train_phase, scope_bn):##x is input-tensor, train_phase is tf.Variable(True/False) with tf.variable_scope(scope_bn): beta = tf.Variable(tf.constant(0.0, s
tensorflow中dropout的用法,防止overfitting
lujiandong1的专栏
11-18 4万+
1、不使用dropout的方案: from __future__ import print_function import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessin
深度学习中dropout的理解（转）
weixin_42732240的博客
04-08 1826
参考连接： https://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/49022443 https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80737724 0、对dropout的理解（动机论） 虽然直观上看dropout是ensemble在分类性能上的一个近似，然而实际中，dropout...
Tensorflow 实现dropout解决过拟合.zip
01-22
本篇文章将深入探讨如何使用TensorFlow实现Dropout来防止过拟合。 Dropout是由Hinton等人在2012年提出的，它的基本思想是在模型训练过程中随机关闭一部分神经元，以此来减少神经网络中的依赖关系，增加模型的泛化...
Tensorflow中Dropout技术的应用及过拟合问题解决方法
在机器学习尤其是深度学习中，过拟合是一种常见的问题，指的是模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。过拟合发生的原因是...理解和掌握dropout技术，对于构建高性能的深度学习模型至关重要。
Tensorflow学习：dropout缓解过拟合与CNN初步理解
"本周报告主要讨论了如何使用dropout方法解决Tensorflow中的过拟合问题以及对卷积神经网络（CNN）的基本概念和实现进行了初步介绍。" 在这篇周报中，王旭首先提到了在构建神经网络时，输入层的图像大小设定为32*32...
Tensorflow：tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数(谷歌已经为Dropout申请了专利！)、MultiRNNCell函数的解读与理解
12-21
Tensorflow：tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数(谷歌已经为Dropout申请了专利！)、MultiRNNCell函数的解读与理解 目录 1、tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数解读与理解 1.1、源代码解读 1.2、案例应用 2、tf....
TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合
huahuazhu的博客
06-23 6万+
一、 Dropout原理简述： tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层。 Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了。示意图如下
tensorflow中dropout的使用
学习笔记
07-09 1万+
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch =...
tensorflow的基本用法(八)——dropout的作用
SnailTyan
04-17 9621
tensorflow的基本用法(八)——dropout的作用
理解dropout
热门推荐
雨石
10-10 38万+
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。
TensorFlow 中 dropout 的使用介绍
lyc_yongcai的博客
06-19 4117
dropout 主要作用就是防止过拟合。 dropout 一般都是用在全连接中，在卷积部分不会用到 dropout ，输出层也不会用到，一般用在输入层与输出层之间。 在 tensorflow 中有两种形式： （1）tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape = None, seed = None, name = None) （2）tf.contrib.r
tensorflow如何实现dropout
fangfanglovezhou的博客
05-11 1525
我们通过一段代码来接上tensorflow是如何实现dropout功能的，直接上代码： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.python.ops import random_ops from tensorflow.python.ops import array_ops from tensorflow.python.ops import math_ops # dropout with tf.Session() as s
TensorFlow：利用dropout解决overfitting问题，附程序代码
Yancy的博客
10-10 1841
我们借助sklearn这个module来直观地看一看overfitting（过拟合）问题如何通过dropout来解决。 本文适合刚刚接触TensorFlow的新手们，练习使用，附上源码。 首先我们导入必要文件和数据： #导入必要文件 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.c...
tensorflow实现卷积神经网(CNN),还加了个dropout
hufengshuo07的博客
05-24 3515
来自一书 # 两个卷积　一个全连接层 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession()
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