丢弃法Dropout

最新推荐文章于 2025-07-30 20:52:20 发布
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#深度学习

本文探讨了丢弃法Dropout作为防止过拟合的有效手段，介绍了两种实施策略：训练时随机降维并在预测时调整神经元强度，以及训练时随机丢弃并放大剩余神经元。重点在于理解随机数种子的作用和如何通过调整策略应对问题。

丢弃法Dropout：一种抑制过拟合的方法。

上图中提到的两种解决方案：1.downgrade_in_infer：训练时随机丢弃一部分神经元；预测时不丢弃神经元，这里提到的不丢弃神经元是指预测时不丢弃在训练时随机丢弃的那部分神经元，但是把全部分神经元的数值变小，来使最后的输出数据总大小不变。

2.upscale_in_train：训练时随机丢弃一部分神经元，但是把保留的那些神经元数值放大（放大比例看随机丢弃了多少神经元）；预测时原样输出所有神经元的信息。

1和2都是以降低丢弃部分神经元数值的影响来解决问题。

上图中出现的关键词：“随机数种子(random seed)在伪随机数生成器中用于生成伪随机数的初始数值。对于一个伪随机数生成器,从相同的随机数种子出发,可以得到相同的随机数序列。

《动手学深度学习》丢弃法（dropout）
风口IT猪的成长录
11-23 760
丢弃法（dropout）丢弃法方法从零开始实现定义模型参数定义模型训练和测试模型简洁实现小结参考文献 丢弃法 除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1] 来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverted dropout）。 方法 回忆一下，3.8节（多层感知机）的图3.3描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi​（i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5）的计
丢弃法(dropout)
sujixian1995的博客
09-14 1936
1 对于丢弃法的一点小思考 (1) 对于模型设计我们可以把隐藏层设计的稍微大一点然后用drop out控制隐藏层大小这样的设计可能比隐藏层设计的小一点的效果更好，防止过拟合，drop out 其实就是一个正则项。 (2) drop out 就是随机丢弃隐藏层神经元的个数从而防止参数过分依赖训练数据，增加参数对数据集的泛化能力 (3) Drop out可以减少神经元之间复杂的共适应关系，因为Dropout使得某两个神经元不一定每次都在一个子网络结构中出现。基于此权值的更新不在依赖于固定关系的隐含节点的共同作
深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout
weixin_34226182的博客
01-18 629
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...
droupout(Pytorch中的代码实现)
啾啾的博客
01-15 1012
droupout在全连接层之后，使得部分神经元失活，但是为什么能保持数据分布不变呢?因为在训练时，nn.Dropout()不仅对每个神经元参数以概率p变为0，还会将剩下不为0的参数进行rescale(缩放)。这样就能够保持期望不变，缩放比例是1/(1-p)。nn.Dropout()的输入可以是任意形状，输出的形状与输入形状相同dropout方法是用于训练的，因此在pytorch中，nn.Dropout()层只在model.train()模型下有效，在model.eval()模式下会自动失效。
动手学深度学习：3.13 丢弃法DropOut
qq_38888209的博客
07-29 626
3.13 丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1] 来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverted dropout）。3.13.1 方法回忆一下，3.8节（多层感知机）的图3.3描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hihi h_ih1​,…,h5​中的任一个，从而在训练模型时起到正则化的作用，并可以用来应对过拟合。在测试模型时，我们为了拿到更加确定性的结果，一般不使
丢弃法（Dropout）
二师兄
04-21 4605
原文链接见 丢弃法（Dropout）—— 从零开始 在深度学习中，一个常用的应对过拟合（overfitting）问题的方法叫做丢弃法。 概念 在现代神经网络中，我们所指的丢弃法，通常是对输入层或者隐含层进行一下操作： 1. 随机选择一部分该层的输出作为丢弃元素 2. 把丢弃元素乘以0 3. 把非丢弃元素拉伸 本质 在集成学习里，我们可以对训练数据集有放回地采样若干次并分别训...
dropout——训练中，将部分神经元暂时丢掉
实践求真知
05-09 5245
有一种常用手段叫做dropout，也是用来防止过拟合的。一 dropout原理有一种常用的过拟合的方法叫dropout。dropout的意思是，在训练过程中，每次随机选择一部分节点不要去“学习”。这样做得原理是什么？因为从数据的分析来看，数据本身是不可能很纯净的，即任何一个模型不能100%把数据完全分开，在某一类中一定会有一些异常数据，过拟合的问题恰恰把这些异常数据当成规律来学习。对于模型来说，我...
深度学习-丢弃法 Dropout
weixin_74126320的博客
07-30 919
基于李沐课程、吴恩达课程和我自己的学习经验整理而成的笔记。
[动手学习深度学习]13.丢弃法 Dropout
山可行,海可平
03-10 626
丢弃法，控制模型复杂度方法，多用在多层感知机的隐藏层输出上
第二章第6节 丢弃法（droupout）
dongyunchao123的博客
08-15 3474
除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverted dropout）。 2.6.1 方法 回忆一下，“多层感知机”一节的图中描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元（）的计算表达式为 ...
droupout
weixin_30649641的博客
03-31 554
当训练样本比较少时，为了防止过拟合，可以丢掉一些节点的连接，让某些隐含层结点不工作（即停止更新权值），采用部分连接的方式。 参考：http://blog.youkuaiyun.com/on2way/article/details/50525548 和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/32...
丢弃法——dropout
dujuancao11的博客
09-07 1197
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 丢弃法——dropout 除了权重衰减以外，深度学习模型常使⽤丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverted dropout）。 单隐藏层的多层感知机，其中输⼊个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元 的计算表达式为 从零开始实现 # dropout 函数将以 drop_prob 的概率丢弃 X中的元素。 %matplotlib inlin...
2--丢弃法（Dropout）
garbage回收中心
08-11 852
dropout
【笔记】动手学深度学习- dropout 丢弃法
echo_gou的博客
08-30 998
介绍 在这里丢弃法特指 倒置丢弃法（inverted dropout）。 原理：不是在输入的时候加入噪音，而是在层与层之间加入噪音，类似于正则。 图中x为上一层的输出，x'为加入了噪音的x，要求加入噪音后期望值不变。所以我们使用这个：。可以发现加入噪音后期望值为Xi，没变。 使用丢弃法 通常丢弃法使用在全连接层上。两个图的左侧是没有使用丢弃法，右侧使用了丢弃法。可以发现丢弃法按照一定的概率随机丢弃了隐藏层中的一部分。具体操作就是在利用激活函数得出h后再对h进行“丢弃”操作。 .
深度学习——丢弃法
2301_80780428的博客
09-27 314
通常将丢弃法作用在隐藏层的输出上，如图，使用丢弃法，部分h（h2、h5）变成0。使用有噪音的数据等价于Tikhonov正则（正则化防止。（虽然加入了噪音，不要改变期望结果）丢弃法对每个元素进行扰动[正则项在训练中使用：影响模型参数的更新（只会对权重有影响）一部分概率变成0，一部分数据变大（其中p∈(0,1)）推理过程中h=dropout(h),保证确定性的输出。丢弃法：在层之间加入噪音。对x加入噪音得到x ′ ，希望:E[一个好的模型需要对输入的数据的扰动。假设x是一层到下一层的输入的话。
Dropout 丢弃函数的使用
weixin_52646021的博客
12-21 478
Class USeDropout(nn.Module): def __init__(self): super(DropoutFC, self).__init__() self.fc = nn.Linear(100,20) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)#声明 def forward(self, input): out = self.fc(input)
【深度学习】丢弃法（dropout）
爱学的萌萌虾
08-08 1895
丢弃法 在小虾的这篇文章中介绍了权重衰减来应对过拟合问题（https://blog.youkuaiyun.com/qq_33432841/article/details/107879937），下面在介绍一种应对过拟合问题的方法丢弃法。因为丢弃法有许多不同的变体，下面提到的丢弃法特指倒置丢弃法。 方法： 在“多层感知机”（https://blog.youkuaiyun.com/qq_33432841/article/details/107858405）中，描述了一个单隐藏层的多层感知机，其中输入个数为4...
暂退法(丢弃法)
m0_56312629的博客
12-17 918
暂退法(丢弃法)原理介绍和使用
《动手学深度学习》第八天--丢弃法
qq_39594939的博客
07-25 411
深度学习模型常常使用丢弃法（dropout） 来应对过拟合问题，本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverted dropout）。 （一）方法 由于丢弃法在训练中隐藏层神经元的丢弃是随机的，输出层的计算无法过度依赖隐藏单元中的任一个，从而可以用来应对过拟合。 （二）从零开始实现 下面的dropout函数将以drop_prob的概率丢弃NDArray输入X中的元素。 mxnet.ndarray....
丢弃法
最新发布
09-30
在推理过程中，丢弃法直接返回输入 \(h = \text{dropout}(h)\)，这样能保证确定性的输出。丢弃法常作用在多层感知机的隐藏层输出上，通过将一些输出项随机置为 0 来控制模型复杂度 [^3]。 ### 代码示例 ```python ...
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