Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Understanding dropout 理解随机失活正则化

最新推荐文章于 2024-06-24 16:20:40 发布
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分类专栏： 深度学习 算法 deep learning 文章标签： dropout regularization
本文探讨了Dropout技术如何通过在每次训练中构建较小的神经网络来减少过拟合现象的发生。此外，Dropout还能确保神经元不会过分依赖于前一层的特定特征，这有助于权重值的分散，并进一步减少过拟合。

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Understanding dropout

  • 解释 1 通过dropout，每次训练都构建一个更小的神经网络，从而减小过拟合现象发生
  • 解释 2 通过dropout，每个neuron不能依赖前一层的某个特定的feature，所以不得不将权重值分散开，从而起到了shrink weights的作用，从而减小过拟合。
    这里写图片描述
    • 注意 dropout使得function JJ 不在能用来做debug的工具
多模态大模型：技术原理与实战 在LLM时代，对软件研发的更多思考————从软件 1.0 迈向软件 2.0 时代
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吴恩达深度学习笔记(33)-带你进一步了解Dropout
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04-26 424
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COLING 2018 Tutorial 4：Deep Bayesian Learning and Understanding
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JMLR Dropout论文
12-30
一篇关于CNN中有效避免过拟合的方法——dropout原理的论文，详细介绍了原理及其效果，对深入理解dropout方法十分有帮助
吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.6-1.8
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为什么要学习贝叶斯深度学习？ 它是一个模型构建和理解泛化的强大框架  不确定性表示（对决策至关重要） 更好的点估计 从概率论的角度来看，神经网络不那么神秘。 缺点  可以在计算上难以处理（但不一定是） 可能涉及很多运动部件（但不必）。 我们如何构建学习和概括的模型？  概率方法 我们可以在模型中明确说明噪音。  对于i.i.d，通常需要ε（x）= N（0;σ2）。 ...
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下载spring-aspects.jar压缩包及许可证文件
标题 "spring-aspects.jar.zip" 指示了这是一个压缩包文件，其中包含了名为 "spring-aspects.jar" 的Java归档文件。通常 "spring-aspects.jar" 是一个与Spring框架相关的组件，Spring框架是一个流行的开源Java平台，...
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