11、现代神经网络中的正则化与经典CNN架构

现代神经网络中的正则化与经典CNN架构

在深度学习领域，为了提升模型的性能和鲁棒性，有许多优化和正则化技术被广泛应用。同时，一些经典的卷积神经网络（CNN）架构也对计算机视觉的发展产生了深远影响。本文将介绍Dropout、批量归一化等正则化方法，以及VGG这一经典CNN架构。

1. 正则化方法

1.1 Dropout

Dropout是一种常用的正则化方法，它可以被看作是一种同时训练多个模型的低成本解决方案。在训练过程中，Dropout会随机丢弃网络中某些神经元的输出，从而得到原始网络的随机受损版本。在测试阶段，Dropout不被应用，此时网络的预测结果可以看作是这些部分模型结果的组合，这种信息平均化的方式可以防止网络过拟合。

在TensorFlow和Keras中，Dropout有两种调用方式：
- 作为函数调用： tf.nn.dropout(x, rate, ...) ，可直接得到随机丢弃值后的张量。
- 作为层调用： tf.keras.layers.Dropout() ，可以添加到神经网络模型中。默认情况下， tf.keras.layers.Dropout() 仅在训练时应用（当层/模型以 training=True 参数调用时），否则将直接传递值而不做任何更改。

以下是在Keras中对全连接层应用Dropout的示例代码：

model = Sequential([
    Dense(120, activation