深度网络-正则化-Dropout

最新推荐文章于 2025-02-01 22:15:29 发布
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#深度学习 #正则化 #Dropout

本文探讨了Dropout作为一种有效的正则化手段，在深度学习模型中防止过拟合的应用。Dropout不仅是一种简单的设置截止值然后置零的技术，它属于一大类模型正则化的策略，通过随机失活神经元来提高模型的泛化能力。

Dropout提供了正则化的一大类模型的方法。（Ps 居然是一大类，我以为仅是设个cutoff值然后变0）

（今天先到这。未完待续）

Reference

[1]深度学习

网络优化方法--正则化
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
05-08 793
网络优化方法--正则化正则化1.1 正则化介绍1.2 L1正则项与L2正则项的区别1.3 正则化程序 正则化 1.1 正则化介绍   正则化也叫作规范化，通常用得比较多的方式是 L1 正则化和 L2 正则化。L1 和 L2 正则 化的使用实际上就是在普通的代价函数（例如均方差代价函数或交叉熵代价函数）后面加上一 个正则项，例如加上了 L1 正则项的交叉熵为： E=−1N∑i=1N[tiln⁡yi+(1−ti)ln⁡(1−yi)]+λ2N∑w∣w∣ E=-\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}
【深度学习】正则化方法——dropout
第三季度的博客
05-29 626
在pytorch之中，使用dropout的方法很简单，在全连接层和激活层的后面加上dropout层即可。所谓dropout，是指在神经网络之中每一次前向传播都随机以一定的概率将一些神经元丢弃。按照这个公式来看，dropout就是以一定概率将一个值置为0，否则将这个值放大。是一个范围在0到1之间的超参数，表示dropout的概率。一般用于全连接层输出之后。
深度网络-正则化-Bagging
right89757的博客
04-24 799
目的：Bagging是通过结合几个模型降低泛化误差的技术。 主要思想：分别训练几个不同的模型，然后让所有模型表决测试样例的输出，这在机器学习里叫做模型平均（model averaging）。 采用这种思想的技术就是集成方法。 原理：不同的模型通常不会在测试集上产生完全相同的误差。 Bagging涉及构造k个不同的数据集。每个数据集从原始数据集中重复采样构成，样本数量与原数据集相等，数据集大概有原...
第十一节，全连接网络中的优化技巧-过拟合、正则化,dropout、退化学习率等
weixin_30852451的博客
04-26 613
随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试，为我们留下了很多有用的技巧，合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果。 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大，但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦，这就是过拟合问题。 首先我们看一个例子，这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集，然后通过全连接网络将它们进行分类。 实例描述：构建异或数...
[深度学习-2.4] Dropout正则化
Lucky_Go的博客
07-09 670
除了L2正则化之外，还有一个很常用的正则化技巧就是Dropout(随机失活)。它的主要思想就是随机丢弃网络每一层的一些神经元。 原理和实现   首先从原理上来理解一下什么是Dropout正则化。如下图所示(图片来源于吴恩达老师深度学习课程课件)，左图为一个正常的网络，进行Dropout正则化就是对于每一层的单元，根据一定的概率来“删除”掉他们，如下面右图所示，以0.5的保留概率(keep-prob...
深度神经网络之正则化
谓之小一
07-04 1万+
1.正则化 之前介绍的文章之中，我们已多次接触到正则化方法，但没有详细的解释为什么要正则化，什么是正则化，以及L1正则化和L2正则化的区别。本次文章之中，我们将详解机器学习中正则化的概念和深度神经网络中的正则化方法。 1.1 为什么要正则化？ 讲到为什么需要正则化，就需要了解什么是过拟合问题。以下面图片为例，我们能够看到有两个类别，其中以X代表男生，O代表女生。 我们想要通过学习来...
【深度学习】正则化：L1正则化、L2正则化、Batch Normal与Dropout
阳一子的博客
11-14 5993
目录 正则化 0 正则化介绍 0.0 什么是正则化？ 0.1 正则化解决什么问题？ 0.2 正则化常用手段 L1、L2正则化 1.0 范数定义 正则化 0 正则化介绍 0.0 什么是正则化？ 《Deep Learning》书中定义正则化为“对学习算法的修改——旨在减少泛化误差而不是训练误差” ​ 模型可以看成是一个高维函数，对于不同的模型参数，能得到千千万万个不同的模型，我们将这所有的可能得到的模型称之为假设空间。我们只需要通过训练将生成真实数据的一组模型参数找出来即可。从已有的假设空
【学习笔记】深度学习网络-正则化方法
最新发布
u011376987的博客
02-01 1196
正则化技术在深度学习中扮演着至关重要的角色，通过防止过拟合，提升模型的泛化能力。本文介绍了多种常见的正则化方法，包括L1和L2正则化、Dropout、数据增强、早停、Batch Normalization、权重衰减、梯度惩罚和特征选择等。这些方法通过不同的机制来限制模型的复杂度，从而提高模型在未知数据上的表现。在实际应用中，可以根据具体问题和数据集的特点选择合适的正则化技术和参数设置。通过对正则化方法的深入理解和合理应用，可以显著提高深度学习模型的性能和泛化能力，为深度学习的发展提供新的动力。
【深度学习】03-神经网络 4-1 Dropout 正则化 - 神经网络缓解过拟合的正则化方法
weixin_41645791的博客
09-24 1403
Dropout 正则化通过随机丢弃神经元的方式防止神经网络的过拟合，尤其适合在训练深度网络时使用。在这个代码中，我们手动实现了 Dropout 的基本机制，展示了如何在前向传播中应用 Dropout，并控制训练模式和推理模式下的行为差异。
3-机器学习系列（3）：提高深度学习性能之 --正则化及python实现1
08-03
在机器学习和深度学习中，正则化是一种有效的策略，用来防止模型过拟合，提高其泛化能力。过拟合通常发生在模型过于复杂，对训练数据过度学习，导致在新数据上的表现不佳。以下是对标题和描述中提到的几种正则化方法...
深度学习中的正则化技术 - Dropout篇
绎岚科技的博客
07-19 1898
在深度学习的浩瀚领域中，模型过拟合一直是研究者们面临的挑战之一。当模型在训练集上表现得近乎完美，却难以在未见过的数据（测试集）上保持同样优异的性能时，过拟合现象便悄然发生。为了有效缓解这一问题，Dropout技术应运而生，成为深度学习工具箱中的一把利器。Dropout的核心思想在于，在训练过程中随机地“丢弃”（即暂时忽略）神经网络中的一部分神经元及其连接，使得每次迭代时网络结构都有所不同。这种“集成学习”的策略迫使网络学习到更加鲁棒、泛化能力更强的特征表示，而非过分依赖于训练数据中的噪声或细节。
DNN深度神经网络 的原理 以及 使用
lyc_yongcai的博客
06-13 1万+
DNN  深度神经网络，就是 把原有的多层神经网络 扩展到深度学习里面，加上了BP 反馈，是的整理上 loss 收敛 直至不变，同时也有dropout 前面 有很多这个词 出现，dropout 是指 随机用一定概率 把一些 节点失效，进行参与训练 放置数据整理上陷入overfitting 局部最优解。 DNN ,就是去掉C 之后  使用全连接层+dropout下降+relu激活  一层一
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
wepon的专栏
03-14 13万+
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
基于Keras/Python的深度学习模型Dropout正则项
happytofly的博客
07-05 1万+
原文：Dropout Regularization in Deep Learning Models With Keras 作者：Jason Brownlee 翻译：赵屹华 责编：周建丁（投稿请联系zhoujd@youkuaiyun.com） dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Pyt...
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...
深度学习的实用技巧——L2正则化、Dropout正则化、梯度检验
夏鼎的博客
07-15 4869
1.深度学习应用是一个高度迭代的过程想要找到一个称心的神经网络结构，是一个循环往复的过程：idea——>code——>experiment——>idea……超级参数的选择也是神经网络工程师关注的重要问题：#layers   ？#hidden units  ？learning rates  ？activation functions   ？因此，创建高质量的训练数据集、验证集和测试...
学习笔记：Deep Learning（二）深度神经网络以及正则化
乖兔子的专栏
11-01 7309
深度神经网络以及正则化前面我们介绍了简单的线性模型，但是它仍有局限性，接下来介绍非线性模型。首先介绍，偷懒的工程师最喜欢的非线性模型ReLU（Rectified Linear Units）ReLUReLU的函数形式为： f(x)=max(0,x)f(x) = max(0, x)它的导数也非常简单，小于0的时候，导数为0，大于0的时候，导数为1。用ReLU在前面的逻辑分类器的基础上构建简单的非线性模
深度学习：网络正则化方法归纳
zjguilai的博客
06-15 356
L2正则化 L1正则化 Elastic 正则化 最大范数约束
[深度学习] 网络正则化
四月晴
05-11 3660
机器学习的核心问题是如何使学习算法不仅在训练样本上表现良好，而且在新数据上或测试集上同时奏效，学习算法在新数据上的这样一种表现我们称之为模型的泛化能力。如果一个学习算法在训练集表现优异，同时在测试集依然工作良好，可以说该学习算法有较强的泛化能力。若某算法在训练集表现优异，但是测试集却非常糟糕，我们说这样的学习并没有泛化能力，这种现象也叫做过拟合（overfitting）。 如何避免过拟合？我们可...
深度学习正则化详解：L2与Dropout
"正则化是深度学习中用于防止过拟合的重要技术，包括L2正则化和dropout等方法。正则化通过在损失函数中添加惩罚项，限制模型参数的自由度，从而降低模型对训练数据的过度依赖。L2正则化通过增加权重的平方和到损失...
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