DL之Dropout：Dropout技术(DNN优化技术)的简介(相关论文/背景/原理/思路/意义/特点)、案例应用之详细攻略

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分类专栏： DL/R 精选(人工智能)-中级 文章标签： dnn 人工智能 神经网络
于 2019-02-21 22:24:04 首次发布
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这篇博客深入介绍Dropout技术，一种用于深度神经网络（DNN）优化的方法，旨在防止过拟合。博客涵盖了Dropout的背景、原理、重要论文的翻译解读以及实际案例的应用，帮助读者理解其在防止特征检测器共适应性增强中的作用。

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网络优化方法--Dropout
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
05-08 3994
网络优化方法--Dropout1、Dropout介绍2、Dropout程序 1、Dropout介绍   Dropout 也是一种用于抵抗过拟合的技术，它试图改变网络本身来对网络进行优化。我 们先来了解一下它的工作机制，当我们训练一个普通的神经网络时，网络的结构可能如图所示。   Dropout 通常是在神经网络隐藏层的部分使用，使用的时候会临时关闭掉一部分的神经 元，我们可以通过一个参数来控制神经元被关闭的概率，网络结构如图所示。 更详细的流程如下： 在模型训练阶段我们可以先给 Dropout 参数设
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dropout在DNN中的原理
None_Pan的博客
05-27 1060
在本文中，我将主要讨论神经网络（特别是深层网络）中的丢失（dropout）概念，然后进行实验，以了解在标准数据集上实施深层网络并观察丢失的影响对实践的实际影响。 神经网络中的dropout是什么？ 术语“dropout”是指在神经网络中删除单位（隐藏的和可见的）。 简而言之，dropout是指在随机选择的某些神经元的训练阶段忽略单元（即神经元）。 “ignore”是指在特定的向前或向后通过过程中不考虑这些单位。 从技术上讲，在每个训练阶段，单个节点要么以1-p的概率从网络中退出，要么以概率p的形式被保留，从
使用Dropout技术计算卷积神经网络中的不确定性
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weixin_31315007的博客
07-06 757
Dropout是一种在训练神经网络时常用的正则化技术。它的核心思想是在每次训练迭代中随机地暂时“关闭”一部分神经元，即在前向传播时，有一定概率使这些神经元的输出为零，只对剩余的神经元进行正常计算。当进行反向传播时，只有这些“未关闭”的神经元参与梯度的更新。这可以视作一种对模型的噪声注入，迫使网络学习更加鲁棒的特征。Dropout技术的引入显著提升了深度神经网络的泛化能力。
DNN性能优化方案系列(1)概述
weixin_33845881的博客
08-10 341
DNN4.5.5在性能方面应该做了不少工作,上面hostsetting页面的关于性能方面的设置在DNN3X(至少在我比较熟悉的4.3.5)中是没有的.1.Page State Persistence,我不知道怎么翻译,但我知道他有什么作用.就是将页面的ViewState保存于页面,或内存.如果选page项,那就是asp.net默认的方法保存于页面中,如果选内存,它就保存于内存.我们会发现&lt...
学习笔记三：DNN之优化器、正则、dropout、BN&LN对比
qq_56591814的博客
05-06 1141
文章目录一、神经网络参数优化器1.2 SGD（无动量）随机梯度下降。1.3 SGDM——引入动量减少震荡1.4 SGD with Nesterov Acceleration1.5 AdaGrad——累积全部梯度，自适应学习率1.6 RMSProp——累积最近时刻梯度1.7 Adam1.8 悬崖、鞍点问题二、过拟合解决方案2.1 正则化2.2 dropout2.3 Batch Normalization2.4 Layer Normalization 一、神经网络参数优化器 参考曹健《人工智能实践：Tensor
youtubeDNN及其优化
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tensorflow神经网络模型中使用正则化和dropout来提高模型训练效果
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模型过拟合时可以通过正则化降低神经网络参数的作用，可同时使用dropout来断掉一些神经元之间的连接，提高模型的泛化能力： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics import pandas as pd import numpy as...
DNN，CNN和RNN的12种主要dropout方法的数学和视觉解释
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深入研究DNN，CNN和RNNDropout方法以进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩 ## 动机 在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。 这意味着神经元彼此非常依赖。 它们彼此之间影响很大，并且在输入方面不够独立。 找到某些神经元具有比其他神经元重要的预测能力的情况也是很常见的。 换句话说，我们的输出可能会过度依赖一个神经元。 为了避免这些影响，必须分配权重以防止过拟合。 某些神经元的共适应和高预测能力可以用不同的正则化方法来调节。 其中最常用的一种是Dropout。 但是，大多数情况
深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout
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过拟合是深度神经网（DNN）中的一个常见问题：模型只学会在训练集上分类，这些年提出的许多过拟合问题的解决方案；其中dropout具有简单性并取得良好的结果： Dropout 上图为Dropout的可视化表示，左边是应用Dropout之前的网络，右边是应用了Dropout的同一个网络。 Dropout的思想是训练整体DNN，并平均整个集合的结果，而不是训...
深度学习中Dropout优化的原理分析
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本文主要参考博文： 1. http://www.aiuxian.com/article/p-1870737.html 2. http://shuokay.com/2016/06/14/dropout/ 引言 在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的这个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损
12种主要的Dropout方法：如何应用于DNNs，CNNs，RNNs中的数学和可视化解释
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作者：Axel Thevenot编译：ronghuaiyang导读深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。动机在深度机器学习...
理解神经网络中的Dropout
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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。过拟合是深度神经网（DNN）中的一个常见问题：模型只学会在训练集上分类，这些年提出的许多过拟合问题的解决方案，其中dropout具有简单性而且效果也非常良好。算法概述我们知道如果要训练一个大型的网络，而
Dropout技术及理解
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dropout技术 过拟合是Deep Neural Networks(DNN)网络存在的问题之一。过拟合的特点是模型对训练数据的拟合非常好，但对测试数据的拟合却非常差，具体表现为loss和在训练集上的错误率非常低，而在验证集或测试集上却都要高很多。针对解决过拟合问题设计出来的方法很多，dropout就是其中一种最简单，也是最有效的方法。 如何使用Dropout？在训练DNN网络的过程中，对于每...
对dropout的理解详细版
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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...
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
深度学习的相关技术及理论
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### 深度学习的技术与理论 #### 1. 下一代深度学习理论基础 下一代深度学习的研究不仅关注现有模型性能提升，还致力于探索新的理论框架。这包括但不限于开发更高效的优化算法、改进现有的损失函数设计以及寻找更好...
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