12、机器学习与卷积神经网络：原理、实践与优化

机器学习与卷积神经网络：原理、实践与优化

1. 过拟合与欠拟合：Dropout技术

在神经网络训练中，过拟合和欠拟合是常见的问题。Dropout是一种有效且常用的正则化技术，由多伦多大学的Geoff Hinton及其学生开发。

1.1 Dropout原理

Dropout应用于某一层时，在训练过程中会随机将该层的部分输出特征置为零。例如，对于一个输入样本，某层正常输出向量为 [0.2, 0.5, 1.3, 0.8, 1.1] ，应用Dropout后可能变为 [0, 0.5, 1.3, 0, 1.1] 。Dropout率是被置零的特征比例，通常设置在0.2到0.5之间。在测试时，不进行单元丢弃，而是将该层的输出值按Dropout率进行缩放，以平衡训练和测试时活跃单元数量的差异。

以下是使用Numpy实现Dropout的代码示例：

import numpy as np

# 假设layer_output是某层的输出矩阵
layer_output *= np.random.randint(0, high=2, size=layer_output.shape)  # 训练时随机置零
layer_output /= 0.5  # 训练时缩放

1.2 Dropout的作用

Dropout有助于减少过拟合的原因在于，它引入的噪声可以打破网络中那些无意义的偶然模式（Hinton称之为“阴谋”）。如果没有噪声，网络可能会开始记忆这些模式。

1.3 在Ke