深度学习中的正则化技术--DropOut&DropConnect

最新推荐文章于 2025-05-08 02:00:00 发布
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#深度学习 #正则化 #DropOut

本文探讨深度学习中的正则化技术，重点讲解DropOut和DropConnect。DropOut通过随机丢弃神经元以防止过拟合，而DropConnect则在连接层面进行随机断开，其颗粒度更小，效果可能更优。实验表明，DropConnect通常能提供比DropOut更好的性能，但具体表现与激活函数等因素有关。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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上次的有L1，L2范数正则化，这次介绍 DropOut及其衍生出来的DropConnect
L1，L2范数正则化与 DropOut正则化的原理有本质上的不同
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Drout的原理是
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dropout是在经过激活函数之后，再经过一个函数用于控制是否输出，不输出的概率是p
dropout对于提升性能有很大提升，最主要的观点是从集成学习的角度解释的
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以天气预报为例，预测未来7天的天气，5个分类器同时独立进行预测，每个都有误差，但是将五个分类器的结果按照少数服从多数的原则进行归纳，得到的最后结果与现实生活的天气状况完全一致

最低0.47元/天 解锁文章
Dropout与DropConnect
YQMind的博客
02-02 3441
为了防止模型过拟合，dropout是一种trick，之前提到Batch Normalization的使用可以不必再使用dropout，但是我们还是有必要温习下什么是dropout。 Dropout dropout在全连接层使用。在训练阶段，对于每个节点，以p概率将其输出值保留，以1-p概率将其输出值乘以0。在测试阶段，输出结果要乘以p。原因是：保持训练阶段和测试阶段的期望值相同。训练阶段，对于每个...
机器学习正则化方法dropout、Inverted dropout和drop connect的原理及区别
数据之美的博客
08-31 4010
原理介绍 在深度学习时代，模型加正则化是一个在被讨论和探索的话题，正则化目的是为了减弱过拟合、增强模型的泛化能力，常用的手段无外乎是在模型属性（包含模型复杂度）、样本量、特征量三者之间的大小的权衡关系上来做文章，而常见的dropout和drop connect的正则化方法就是在模型属性方面做文章，当然也可以解释成因为我们的样本量比较小，所以要通过dropout或者drop connect这...
深度学习笔记4：正则化和dropout
克里斯の随笔
10-15 357
结构风险函数 模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： θ∗=arg⁡min⁡θ1N∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ(θ)\theta^* = \arg\min_\theta\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i,\theta))+\lambda\phi(\theta)θ∗=argminθ​N1​∑i=1N​L(yi​,f(...
Dropout 与 DropConnect
Losteng的博客
05-28 5691
最近看Fractional Max-pooling 时，中提到了Dropconnect，一时间忘记了，就找出原文看了一下。 参考  原文：Regularization of Neural Networks using DropConnect 现在总结一下， 其实在实验中我们经常使用的是dropout （(Hinton et al., 2012).）方法，这篇文章提出的dropconnect的
Dropout、Dropconnect、Dropblock
weixin_46248767的博客
11-08 1842
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 LN.BN.GN.IN一、归一化 一、归一化
【模型优化】Dropout && DropConnect
wffzxyl的博客
08-18 1050
作者：tornadomeet Dropout 训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的，源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为：通过阻止特征检测器的共同作用来...
深度学习中的五大正则化技术
luxiaohai学习专栏
01-04 3808
1 数据增强 2 L1 和 L2 正则化 3 Dropout 4 Drop Connect 5 早停法 正则化技术是保证算法泛化能力的有效工具,它可以令参数数量多于输入数据量的网络避免产生过拟合现象。 1.1 数据增强 数据增强是提升算法性能、满足深度学习模型对大量数据的需求的重要工具。数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、
正则化技术剖析：L1、L2 与 Dropout
最新发布
轻口味的专栏
05-08 543
正则化（Regularization）技术作为深度学习中控制模型复杂度、防止过拟合的重要手段，贯穿于模型设计与训练的各个环节。在面对大规模模型与高维数据时，正则化不仅仅是一种“辅助工具”，更是一种影响泛化性能与训练效率的关键机制。本文将从原理推导、几何直观、数学公式与工程实现等多个角度，深入剖析 L1 正则化、L2 正则化与 Dropout 技术，并结合实际应用场景探讨它们的优势与适用条件。正则化通过对模型参数的约束，引入额外偏置（bias），以换取方差（variance）的降低，最终实现更好的泛化能力。
深度学习笔记——正则化方法
qq_31827399的博客
08-05 1011
文章目录深度学习中的正则化和优化1、五大正则化方法1.1 数据增强(Data Augmentation)1.2 L1 和L2正则化L2正则化L1正则化L1与L2正则化 深度学习中的正则化和优化 深度学习中，正则化与优化策略占据了重要的地位，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。通过阅读《深度学习》，简要的总结了深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略。 1、五大正则化方法 正则化通过对学习算...
深度学习基础--各种Dropout--Dropout和DropConnect
wydbyxr的博客
11-12 2882
Dropout和DropConnect   其实在实验中我们经常使用的是dropout （(Hinton et al., 2012).）方法，dropconnect的方法只是对其进行了简单的改进   在全连接层引入"Dropout"或"DropConnect"的方法，即在训练过程中以一定概率P将隐含层节点的输出值(对于"DropConnect"为输入
深度学习笔记----拓扑结构动态变化网络（Dropout，Drop Connect， Stochastic Depth, BranchyNet,Blockdrop,SkipNet）
YOULANSHENGMENG的博客
11-16 3911
目录 1，训练时拓扑结构变化的网络 1.1 Dropout与 Drop Connect 1.2 Stochastic Depth（随机深度） 2，测试时拓扑结构变化的网络 2.1 BranchyNet 2.2 Blockdrop 2.3 SkipNet 1，训练时拓扑结构变化的网络 有些网络在训练的时候会随机丢弃一些网络节点，节点之间的连接或者网络模块来增强网络的泛化能力。常用的在训练的时候使用的方法有以下两种。 1.1 Dropout与 Drop Connect ...
YOLOv4的Tricks解读二 --- 正则化（DropOut/DropConnect/DropBlock）
梦坠凡尘
05-20 5518
目录DropOutDropBlock YOLOv4 = CSPDarknet53 + SPP + PAN + YOLOv3 YOLOv4采用的trick可以分为以下几类： 用于骨干网的 Bag of Freebies（BoF）：CutMix和Mosaic数据增强，DropBlock正则化，Label Smooth 用于骨干网的 Bag of Specials（BoS）：Mish，跨阶段部分连接（CSP），多输入加权剩余连接（MiWRC） 用于检测器的 Bag of Specials（BoS）：Mish，S
Regularization of Neural Networks using DropConnect阅读
Zhaohui1995_Yang的专栏
05-14 1567
Regularization of Neural Networks using DropConnect 读了一下drop connect的文章，作者称是从dropout衍生而来。 实际上二者的差别主要在于：dropout是对于激活的activation的处理，有一些激活值是0，从而使得激活神经元能够学习到更佳相对独立的特征。 而dropconnect则是对于链接矩阵的处理，相当于，每一个神经
Dropout与DropConnect比较
v-space的博客
03-21 835
Dropout(Hintonet al., 2012）和DropConnect(Wan et al., 2013)都是为防止训练过拟合而提出。但我们平时使用的是Dropout（后面会解释原因）。 Dropout：训练过程中以概率1-p将隐层节点输出值清0，而bp更新权值时，不更新与该节点相连的权值 r = m. * a(Wv) v是nx1维的列向量，W是dxn维的矩阵，m是个dx1的0,1列向量...
dropout、dropconnect、maxout、batch normalization
asd8705的专栏
06-26 652
This success of CNNs is partly due to the availability of large datasets and high-performance computing systems and partly due to the recent technical advances on learning methods and regularization t
Drop-Activation：对激活函数进行Dropout
m0_63642362的博客
08-21 447
本文提出了一种新的正则化方法，称为Drop-Activation，以减少过拟合并提高泛化能力。其关键思想是通过在训练期间将非线性激活函数随机设置为恒等函数来丢弃非线性激活函数
经验之谈|别再在CNN中使用Dropout了
AI公园
11-28 5901
点击上方“AI公园”，关注公众号作者：Harrison Jansma编译：ronghuaiyang我注意到有很多关于学习深度学习和将什么是深度学习的资源。但是不幸的是，等...
李理：卷积神经网络之Dropout
qunnie_yi的博客
03-06 7629
本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第11篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智...
卷积神经网络理论合集（卷积层，激活函数，池化层，全连接层，过拟合，dropout)
qq_41098987的博客
01-07 3699
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。过拟合是训练数据过小网络会出现的问题，dropout用于全连接层，可以防止过拟合。 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。过拟合是训练数据过小网络会出现的问题，dropout用于全连接层，可以防止过拟合。 激活函数： 池化层： 全连接层： 过拟合：举一个典型例子（来源于kera...
深度卷积神经网络在ImageNet分类中的正则化策略对比
"这篇论文对比了在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2013中，使用深度卷积神经网络进行图像分类时的两种正则化技术——Dropout和DropConnect的性能。" 深度卷积神经网络（CNNs）在图像分类任务中已经展现出了强大的能力...
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