dropout理解

最新推荐文章于 2024-11-22 16:11:28 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34703466/article/details/80429930
大规模的神经网络有两个缺点：费时，容易过拟合


dropout效果：每次从原始网络中找到一个更瘦的网络，对于一个有N个节点的神经网络，相当于有了2~n个新模型


dropout迫使一个神经单元，和以概率随机挑选出来的其他神经单元一起工作，减弱各个神经单元间的关联度，增强了网络的泛化能力
LDO 参数解读 -漏失电压
weixin_43024847的博客
04-09 2873
LDO 漏失电压篇-低压降稳压器 (LDO) 的典型特性必然是漏失电压。毕竟，其名称及其缩写由此而来。
Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overtting(泛读)
小胜爱捣鼓
11-19 4292
一.文献名字和作者     Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overtting     二.阅读时间     2014年11月19日 三.文献的贡献点     这篇文章主要还是复述了一遍那篇引入dropout的文章《Improving neural networks by pre
Dropout Voltage什么意思
Justice Gao
03-11 984
对于Dropout voltage到底代表什么有些不太确定 画圈的地方“Dropout voltage = 260 mV （VIN = 95% VOUT(nom), IOUT = 100 mA）” 意思是假如输出电压设置为10V，VIN的输入电压为9.5Ｖ（VIN=10V*95%=9.5V）此时的实际输出电压为９.24V（9.5Ｖ - 260mV)吗？
dropout voltage
baicaiye的专栏
03-14 4470
7805的功耗，是压降乘电流，即输入端和输出端之间的电压（压降）乘上输出电流。压降太小，影响稳压性能，压降太大则功耗大，甚至烧毁元件。一般取3--4V。 dropout voltage LDO的压差 输入电压调节率(Line Regulation) 在额定负载，输入电压在工作范围内变化时，输出电压的变化。通常用百分比表示。通常指标为额定输出电压的3%~5%
LDO的dropout voltage
mzldxf的博客
11-22 4288
在系统设计中，电源管理是不可或缺的，而LDO（线性稳压器）是电源管理器件中及其重要的一类器件。其应用电路简单，易于设计，得到了广泛地应用，但使用时有些技术要点应注意，避免设计上的漏洞，本文就dropout这一参数做一些介绍，从LDO内部电路结构出发，带您一起了解LDO的dropout压降。
36. Dropout理解1
08-04
【 Dropout 理解1】 Dropout 是一种广泛应用于深度学习中的正则化技术，它由 Srivastava 等人在2014年的论文《Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting》中提出。该技术旨在减少神经...
CNN中的dropout理解 - Dod_Jdi的博客 - 优快云博客1
08-03
【CNN中的dropout理解】 在深度学习领域，尤其是卷积神经网络（CNN）中，dropout是一种常用的正则化技术，用于防止过拟合并提高模型的泛化能力。 Dropout由Geoffrey Hinton等人提出，其核心思想是在训练过程中，...
对dropout的理解详细版
fu6543210的博客
11-24 4万+
dropout可以让模型训练时，随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重(但会保存下来，下次训练得要用，只是本次训练不参与bp传播)，其他过程不变。我们通常设定一个dropout radio=p，即每个输出节点以概率p置0（不工作，权重不更新），假设每个输出都是独立的，每个输出都服从二项伯努利分布p(1-p),则大约认为训练时，只使用了(1-p)比例的输出，相当于每次训练一个子网络。测...
深度学习中Dropout原理解析
热门推荐
Microstrong
06-19 31万+
1. Dropout简介1.1 Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用。为了解决过拟合问题，一...
dropout的比例_理解dropout
weixin_29421255的博客
12-24 1444
dropoutdropout指的是在神经网络层中，随即删掉一定比例的神经元，让它们不发挥传递作用，使网络模型变得稀疏的一种模型方法。网络中的神经元以概率\(p\)，变为\(0\)，以\(q\)的概率保留，其中\(q = 1-p\)。为什么使用dropout众所周知，深度学习一直有那么几个很让人头疼的问题，其中就有模型过拟合和训练时间长。而dropout就是对抗这两个问题的方法。尤其是对于过拟合，所...
你会选择LDO dropout voltage吗？
《运放秘籍》系列视频原创作者、畅销书《硬件设计指南 从器件认知到手机基带设计》原创作者
04-30 5411
原文来自公众号：硬件工程师看海 后台回复：LDO仿真文件 LDO是我们常用的电源解决方案，dropout voltage（压差）是LDO最常见的参数之一，但是并不是所有的工程师都能够正确的设计LDO dropout voltage，导致产品可靠性具有隐患，降低平均无故障时间。 和DCDC开关电源架构不同，LDO内部的管子是工作在放大状态的，在这样的大前提下，LDO输入输入必须要满足一定的压差条件，LDO才能有效进行反馈调节，正常工作。 对于Dropout Voltage我们一共有两个.
LDO和DC-DC电源
weixin_45832357的博客
07-19 2267
电路板中会用到不同大小的电压，如果在内部转换需要用到电源管理芯片，常见有LDO和DC-DC两种。LDO=low dropout regulator，低压差+线性+稳压器。“低压差”：输出压降比较低，例如输入3.3V，输出可以达到3.2V。“线性”：LDO内部的MOS管工作于线性电阻。“稳压器”说明了LDO的用途是用来给电源稳压。LDO封装都比DC-DC小的多，并且成本也低得多。电路简单、便宜输出端噪声比较低对噪声的隔离度高需要一定的压差才能起到稳压的作用，因此只能降压使用。
【电源专题】回顾：了解LDO的的专业术语与定义 1
一点硬件
06-01 2911
温故知新，通过回顾LDO的专业术语与定义来再深化一下对LDO知识的理解。 在星球文章【电源专题】线性稳压器（LDO）简介 中我们介绍了，LDO是Low Drop Out的首写字母的缩写，其中Drop Out就是指LDO输入端到输出端之间的压差，加上Low成为一个形容词，形容此芯片能在很小的输入输出压差下就能工作。 LDO主要有几个重要的部件，如误差放大器、电压基准源、调整管等。目前调整管采用pMOSFET是市场上的主流，这是因为很多系统内部没有比VIN更高的电压源可以使用。在这样的情况下就很..
LDO(LOW DROP-OUT)
fivedoumi的专栏
10-28 1612
LDO 是一种线性稳压器。线性稳压器使用在其线性区域内运行的晶体管或 FET，从应用的输入电压中减去超额的电压，产生经过调节的输出电压。所谓压降电压，是指稳压器将输出电压维持在其额定值上下 100mV 之内所需的输入电压与输出电压差额的最小值。正输出电压的 LDO（低压降）稳压器通常使用功率晶体管（也称为传递设备）作为 PNP。这种晶体管允许饱和，所以稳压器可以有一个非常低的压降电压，通常为 2
解析低压差线性稳压器（LDO）在摄像头应用中的创新设计
欲穷千里目，更上一层楼
08-28 993
维安低压差线性稳压器（LDO）手机摄像头供电方案 近年来，随着5G、AI、生物识别等技术的不断发展，摄像头也迎来了升级迭代。无论是清晰度还是智能化程度抑或是应用场景，都在不断加强和丰富，远程医疗、远程办公、AI测温、非接触式识别等等。对摄像头而言，实时的清晰图像传输是其运作的基础，因此产品的稳定性、清晰度成为了重要的指标。 通常来讲，一个摄像头硬件上包括五个部分：外壳（马达）、镜头、红外滤光片、图像传感器和挠性印刷电路板。图像传感器作为摄像头的核心部件，其组件特别容易被电源干扰，并且电源噪声会影响像素正
硬件之光实战篇--Low-dropout Voltage Regulator
m0_58664890的博客
01-08 945
取样电压Uin加在比较器A的同相输入端，与加在反相输入端的基准电压Uref（Uout*R2/（R1+R2））相比较，两者的差值经放大器A放大后. Uout=(U+ - U-)*A 注A為比較放大器的倍數，）控制串联调整管的压降，从而稳定输出电压。-------------------------------------------------------------分割线-----------------------------------------------------------
何为LDO（low dropout regulator）
jkfeng111的博客
07-05 1万+
一、前言 在一个电路板中，我们会用到各式各样的电压，一般我们获取这些电压的途径无非3点，一个从外部引入，做滤波隔离处理；另一个则是电路板内部转换，内部转换无非就是 用电源芯片管理芯片来转换所需要的电压。 一般我们使用的电源管理芯片无非就是LDO和DC-DC 今天我们来聊聊的是LDO。 LDO=low dropout regulator，低压差+线性+稳压器。 “低压差”：输出压降比较低，...
LDO核心电路原理
元直的博客
05-01 2万+
LDO核心電路原理 一、LDO在锂电池充电器中的应用 如下图所示，在锂电池充电器中，随着锂电池的使用时间增加，可能使得锂电池的电压逐渐降低，而应用电路则需要一个稳定的供电电压，如2．5V，这样，只需在锂电池和应用电路之间加入一个LDO，当LDO的输入电压在工作电压变化范围内时， LDO的输出电压都是稳定...
电源管理芯片LDO(Low Dropout Regulator)分析1
weixin_42984517的博客
04-27 7002
随着便携式的电子产品种类数量逐渐变多，一款好的电源管理芯片往往会给电子产品带来给优质的性能，在电源管理芯片中，LDO起到一个很重要的作用，在进入模拟IC到现在一直在进行LDO的学习和研究，那么LDO的工作原理是什么呢，LDO的分类，还有LDO的各种性能又是怎么样的，有关LDO的博客会和CMOS放大器的博客一起更新，那么接下来的博客我就从我学习的角度去谈谈我对LDO的了解吧！ 本博客就先讲讲LDO的...
dropOUT
最新发布
03-12
<think>嗯，用户问的是dropOUT，我需要先确认这是不是指Dropout，一种在神经网络中常用的正则化技术。可能用户拼写时用了全大写或者有其他格式，但通常应该是Dropout。首先，我应该回忆Dropout的基本概念，由谁提出的，作用是什么，以及它的工作原理。 然后，要思考Dropout的具体实现方式，比如在训练阶段随机丢弃神经元，而在测试阶段如何调整权重。这部分需要详细解释，但要注意用中文，避免术语混淆。可能还要提到为什么Dropout能防止过拟合，比如减少神经元之间的复杂共适应关系。 接下来，需要介绍Dropout的优点，比如提高泛化能力，适用于各种网络结构。同时，也要提到可能的缺点，比如训练时间延长，或者需要调整丢弃率超参数。这里可能需要举例说明，比如在卷积神经网络和全连接层中的不同应用情况。 用户可能还想知道Dropout与其他正则化方法（如L1/L2正则化）的区别，或者如何选择丢弃率。这时候需要补充一些实际应用中的建议，比如常见的丢弃率是0.5，但根据网络深度和数据量调整。 另外，要注意用户的问题是否涉及具体的技术实现细节，比如在TensorFlow或PyTorch中如何使用Dropout层。如果有必要，可以简单提到框架中的调用方法，但可能超出当前问题的范围，需要判断用户的意图。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，符合之前系统级指令中的格式要求，比如数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，并且使用中文。检查是否有遗漏的重要信息，比如历史背景（Hinton团队提出），或者变体如Spatial Dropout、Adaptive Dropout等，但可能用户只需要基础介绍，所以保持简洁。 总结，回答应包括定义、工作原理、实现方式、优点缺点、应用场景和使用建议，确保内容准确且易于理解。</think>好的，我将分步骤为您介绍Dropout技术： 1. **基本定义** Dropout是一种神经网络正则化技术，由Geoffrey Hinton团队在2012年提出。它的核心思想是：在训练过程中，以概率$p$随机"丢弃"（临时屏蔽）网络中的神经元节点。 2. **工作原理** - 训练阶段：每个神经元以概率$p$被置零（不参与本次迭代） - 测试阶段：所有神经元保持激活，但输出值要乘以$1-p$进行缩放 数学表达式： $$ \text{训练阶段输出} = \begin{cases} 0 & \text{概率为 } p \\ \frac{x}{1-p} & \text{概率为 } 1-p \end{cases} $$ 3. **主要作用** - 防止过拟合：打破神经元间的复杂共适应关系 - 提升泛化能力：相当于隐式地训练多个子网络 - 增强鲁棒性：迫使网络不依赖特定神经元 4. **实现细节** ```python # PyTorch示例 torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False) ``` - 典型丢弃率：全连接层常用$p=0.5$，卷积层常用$p=0.2$ - 缩放因子$\frac{1}{1-p}$用于保持输出的期望值一致 5. **优势与局限** ✓ 优势： - 简单有效，无需修改损失函数 - 兼容各种网络结构 - 可与批标准化等技术组合使用 ✗ 局限： - 延长训练时间（需要更多迭代） - 不适用于极小数据集 - 可能降低训练精度（换取泛化能力） 6. **应用建议** - 在验证集准确率持续高于训练集时使用 - 深层网络比浅层网络更需要Dropout - 结合早停法（Early Stopping）效果更佳 7. **变体发展** - Spatial Dropout：对卷积层按通道丢弃 - Standout：自适应调节丢弃概率 - DropConnect：随机断开权重连接而非神经元 Dropout已成为深度学习标准组件，在AlexNet、Transformer等经典模型中均有应用。使用时需要根据具体任务调整丢弃率，通常通过交叉验证确定最优参数。
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