dropout_keep_prob

最新推荐文章于 2021-12-01 11:54:44 发布
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本文介绍了dropout在训练神经网络时的应用，特别强调了dropout_keep_prob参数的作用。该参数仅在训练阶段有效，在测试阶段通常设置为1，即保留所有神经元不进行丢弃。

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测试时 
dropout_keep_prob一般都设置为1，也就是保留全部结果
也就是说

dropout_keep_prob只在训练的时候有用
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
tensorflow 协同过滤_TensorFlow实战——个性化推荐
weixin_35551554的博客
12-24 816
版权声明：本文出自程世东的知乎，原创文章，转载请注明出处：TensorFlow实战——个性化推荐。请安装TensorFlow1.0，Python3.5本项目使用文本卷积神经网络，并使用推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app，...
dropout 关于keep_prob
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02-18 4053
dropout 关于keep_prob 在rnn网络中，keep_prob有三种形式： input_keep_prob=1.0：输入keep 概率，如果是常数且为1，则不增加输入退出。 output_keep_prob=1.0：输出keep 概率;如果是常数和1，则不增加输出差值。 state_keep_prob=1.0：输出keep 概率;如果是常数和1，则不增加输出差值。 在tf.nn.dropout(input, keep_prob)中，见源码： try: keep
Dropout 和 keep_prob
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tensorflow的三个dropout使用注意避坑
dropout keep_prob参数
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11-22 4643
import tensorflow as tffrom 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 =...
dropout法中为什么要除以keep_prob?
qbyqby7628的博客
12-08 2036
参考：https://www.imooc.com/article/30129 吴恩达在课里讲的是为了保证神经元输出激活值的期望值与不使用dropout时一致，我们结合概率论的知识来具体看一下：假设一个神经元的输出激活值为a，在不使用dropout的情况下，其输出期望值为a，如果使用了dropout，神经元就可能有保留和关闭两种状态，把它看作一个离散型随机变量，它就符合概率论中的0-1分布，其输出激...
def model(self): num_classes = self.config.get("CNN_training_rule", "num_classes") seq_length = self.config.get("CNN_training_rule", "seq_length") conv1_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_num_filters") conv1_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_kernel_size") conv2_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_num_filters") conv2_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_kernel_size") hidden_dim = self.config.get("CNN_training_rule", "hidden_dim") dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64') # conv1形状[batch_size, seq_length, conv1_num_filters] conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input) conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv_1) max_poolinged = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(conv_2) full_connect = keras.layers.Dense(hidden_dim)(max_poolinged) droped = keras.layers.Dropout(dropout_keep_prob)(full_connect) relued = keras.layers.ReLU()(droped) model_output = keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(relued) model = keras.models.Model(inputs=model_input, outputs=model_output) # model.compile(loss="categorical_crossentropy", # optimizer="adam", # metrics=["accuracy"]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) print(model.summary()) return model给这段代码每行加上注释
06-02
dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") #dropout保留率 # 定义模型输入 model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64') # 第一层卷积 conv_1...
TypeError: dropout_v2() got an unexpected keyword argument 'keep_prob'
05-30
这个错误是因为 TensorFlow 2.x 中的 `dropout` 函数已经不再使用 `keep_prob` 参数了，而是使用 `rate` 参数来指定 dropout 的比率。 如果你正在使用 TensorFlow 1.x 的代码，你需要将 `keep_prob` 参数替换为 `...
编程要求 在右侧编辑器补充代码，训练得到你想要的模型，并保存到指定的路径。 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import tensorflow as tf import sys sys.path.append('step3') sys.path.append('step9') from generatorCompleted import batchGenerator from outputsUtilsCompleted import softmax, returnOneHot, computeAccuracy from prevModules import (Inception_traditional, Inception_parallelAsymmetricConv, Inception_AsymmetricConv,InitialPart,reduction,ResNetBlock) #********** Begin **********# # 任意发挥，完成模型并训练，保存模型PATH为: 'step10/Model/FinalNet' # 可选placeholder以及要求name参数值: # 输入X: batchImgInput / 输入Y: Labels / dropout保存概率: dropout_keep_prob # batchNorm层training: BNTraining / 前文所述ResNet实现中批数据数量: InputBatchSize #********** End **********# 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 本关只允许你训练1分钟，所以请自行设置合适的batchSize和epoch，以及合适的网络结构。，平台会计算你训练好的模型在该图片集上的准确率，**如果高于给定的阈值35%**，则说明你的模型训练时在往正确的方向上逐渐收敛，平台将判定为通过本关。 请给出完整代码
05-21
x = Dropout(dropout_keep_prob)(x) predictions = Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=batchImgInput, outputs=predictions) ``` #### 训练过程 ```python optimizer = tf.train.Adam...
import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F from facenet.inception_resnetv1 import InceptionResnetV1 from facenet.mobilenet import MobileNetV1 class mobilenet(nn.Module): def __init__(self): super(mobilenet, self).__init__() self.model = MobileNetV1() del self.model.fc del self.model.avg def forward(self, x): x = self.model.stage1(x) x = self.model.stage2(x) x = self.model.stage3(x) return x class inception_resnet(nn.Module): def __init__(self): super(inception_resnet, self).__init__() self.model = InceptionResnetV1() def forward(self, x): x = self.model.conv2d_1a(x) x = self.model.conv2d_2a(x) x = self.model.conv2d_2b(x) x = self.model.maxpool_3a(x) x = self.model.conv2d_3b(x) x = self.model.conv2d_4a(x) x = self.model.conv2d_4b(x) x = self.model.repeat_1(x) x = self.model.mixed_6a(x) x = self.model.repeat_2(x) x = self.model.mixed_7a(x) x = self.model.repeat_3(x) x = self.model.block8(x) return x class Facenet(nn.Module): def __init__(self, backbone="mobilenet", dropout_keep_prob=0.5, embedding_size=128, num_classes=None, mode="train"): super(Facenet, self).__init__() if backbone == "mobilenet": self.backbone = mobilenet() flat_shape = 1024 elif backbone == "inception_resnetv1": self.backbone = inception_resnet() flat_shape = 1792 else: raise ValueError('Unsupported backbone - `{}`, Use mobilenet, inception_resnetv1.'.format(backbone)) self.avg = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.Dropout = nn.Dropout(1 - dropout_keep_prob) self.Bottleneck = nn.Linear(flat_shape, embedding_size,bias=False) self.last_bn = nn.BatchNorm1d(embedding_size, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True) if mode == "train": self.classifier = nn.Linear(embedding_size, num_classes) def forward(self, x): x = self.backbone(x) x = self.avg(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.Dropout(x) x = self.Bottleneck(x) x = self.last_bn(x) x = F.normalize(x, p=2, dim=1) return x def forward_feature(self, x): x = self.backbone(x) x = self.avg(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.Dropout(x) x = self.Bottleneck(x) before_normalize = self.last_bn(x) x = F.normalize(before_normalize, p=2, dim=1) return before_normalize, x def forward_classifier(self, x): x = self.classifier(x) return x
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05-28
self.Dropout = nn.Dropout(1 - dropout_keep_prob) self.Bottleneck = nn.Linear(flat_shape, embedding_size,bias=False) # 特征压缩 self.last_bn = nn.BatchNorm1d(embedding_size) # 批量归一化 # 训练...
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