关于DL中的过拟合中的dropout

最新推荐文章于 2024-04-29 08:39:29 发布
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本文探讨了Dropout技术如何防止神经网络过拟合。通过减少模型的复杂度、模拟集成学习效果以及提高模型泛化能力三个方面进行了解释。

dropout为什么可以防止过拟合呢？

1. 个人理解：dropout后这个model 的function set变小，model表现能力下降

2. 相当于ensemble，因为drop out有一定的随机性，最后train出来的model相当于很多个model的“合体”，有效降低了variance，防止overfitting

3. drop out相当于去掉了一部分特征，这样就不会出现“有2只眼睛的才是猫”这种overfitting的情况，因为drop out自后可以训练出即使只有一只眼睛也能判断是猫的model



dropout自后test的时候需要和train的时候保持一致，

ML/DL：机器学习模型优化技术之过拟合和欠拟合问题的简介(6大方法解决过拟合+3大方法解决欠拟合)、从欠拟合到过拟合的变化、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-26 7948
​ ML/DL：机器学习模型优化技术之过拟合和欠拟合问题的简介(6大方法解决过拟合+3大方法解决欠拟合)、案例应用之详细攻略 目录 过拟合和欠拟合的简介 抑制过拟合、提高泛化能力技术的案例应用 过拟合和欠拟合的简介 《An Overview of Regularization Techniques in Deep Learning (with Python code)》 《深度学习中的正则化技术概述（使用Python代码）》 https://www.analyticsvidhya.co
PyTorch深度学习实战（10）——过拟合及其解决方法
盼小辉丶的博客
08-08 6703
过拟合是指机器学习模型在训练集上表现很好，但在测试集或未见过的数据上表现较差的现象。过拟合是由于模型在训练过程中过度拟合了训练数据的特点和噪声，导致了对训练样本的过度依赖和泛化能力不足。为了解决过拟合问题，选择适当的方法需要对具体问题和数据进行分析，并在模型构建和调优过程中进行实验和验证。在实践中，通常需要权衡模型的复杂度和泛化能力，以获得更好的结果。
用dropout解决过拟合
weixin_42767674的博客
02-02 196
import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # load data digits = load_digits() X = digits.data y = digits.target y = LabelBinarizer(
Dropout解决过拟合问题
hk121的博客
05-02 8409
Dropout解决过拟合问题 晓雷 6 个月前 这篇也属于 《神经网络与深度学习总结系列》，最近看论文对Dropout这个知识点有点疑惑，就先总结以下。（没有一些基础可能看不懂，以后还会继续按照正常进度写总结） 是什么？ 假设我们要训练这样一个神经网络 输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播然后后把误差反向传播以决定 如何更新参数让网络进行学习。使用dropo
drop out为什么能够防止过拟合
weixin_30621711的博客
08-08 217
来源知乎： dropout 的过程好像很奇怪，为什么说它可以解决过拟合呢？（正则化） 取平均的作用： 先回到正常的模型（没有dropout），我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络，一般会得到5个不同的结果，此时我们可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果。（例如 3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9，其它两个网络给出了错误结果...
深度学习——过拟合和Dropout
Elon15的博客
07-23 1211
深度学习——过拟合和Dropout
dropout与过拟合
Eric_LH的博客专栏
10-08 967
1.防止过拟合的方法：提前终止（当验证集上的效果变差的时候），early stopping L1和L2正则化加权 soft weight sharing dropout 2.dropout率的选择经过交叉验证，隐含节点dropout率等于0.5的时候效果最好，原因是0.5的时候dropout随机生成的网络结构最多。 dropout也可以被用作一种添加噪声的方法，直接对input进行操作。输入层设为更
ML基础 - 深度神经网络中解决过拟合的方法
weixin_41332009的博客
02-15 865
1. Batch Normalization 1.1 简介 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。本节是对论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》的导读。 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获
【过拟合不再有】：用Matlab深入理解并应用Dropout技术
过拟合现象与Dropout技术概览 在深度学习领域，过拟合现象是一个长期困扰研究人员和工程师的问题。简单来说，过拟合是指模型在训练数据上表现出色，但在新的、未见过的数据上性能不佳。这种现象极大地限制了模型的...
第10课：优化神经网络——如何防止过拟合
红色石头的专栏
09-22 1501
上一篇，我们一步步搭建了一个深层的神经网络，来实现图片的分类。结果显示，随着网络层数加深，隐藏层数增加，网络性能会有所提升。但是，单纯地通过增加网络层数也不一定能取得很好的效果，且模型容易发生过拟合。本文将主要来谈谈神经网络中的过拟合问题以及如何避免过拟合。 什么是过拟合 任何机器学习模型，包括神经网络都可能存在过拟合（Overfit）问题。下面用一张图来说明： 上图中，分别用三个模型来拟合实际...
Dropout详解：Dropout解决过拟合问题
机器学习深度学习业余选手
01-02 1921
Dropout详解：Dropout解决过拟合问题
dropout解决过拟合
daxuan1881的博客
12-07 394
原理就是在第一次学习的过程中，随即忽略一些神经元和神经的链接。使得神经网络变得不完整。一次一次。。。。。每一次得出的结果不依赖某一个参数。这样就解决了过拟合问题。 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_spli...
深度学习：Dropout解决过拟合问题
Vermont_的博客
09-16 6267
在学习深度学习时，常常有人会问到这样一个问题：Dropout技术为什么能防止过拟合？ 当然，简单的回答是：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。 是什么？ 假设我们要训练这样一个神经网络 输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播然后后把误差反向传播以决定 如何更新参数让网络进行学习。使用dropout之后过程变成： 1. 首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（下图中虚线为部分临时被删除的神经元） 2. 然后把输入.
pytorch-解决过拟合之early stop和dropout
最新发布
wyw0000的博客
04-29 1284
解决过拟合之early stop和dropout
dropout及过拟合详解
u012811785的博客
09-09 1224
过拟合的定义： 在训练集上表现效果好，在交叉验证集上表现较差，也就是说在未知的样本上表现一般，泛化能力较差。 常常存在于数据少，数据网络深度长或者复杂（也就是参数多）的情况，导致过拟合问题。 出现过拟合的原因： 从图中可以看出，最左边是欠拟合的，中间是正好，最右边是过拟合的。 过拟合也就是说网络复杂，数据过于简单导致的。 我们常用的数据集常常分为训练集，验证集和测试集， 验证集的作用就是为了防止过拟合。。 如果只有训练集和测试集，训练好的数据准确率很高，到测试集的时候可能会存在准确率..
dropout防止过拟合
优快云__DRAGON的博客
08-30 1383
dropout防止过拟合
[深度学习-优化]dropout防止过拟合的理解
Harry的博客
07-13 5951
这里写目录标题1. 通过图来理解什么是dropout2. 原理简述执行步骤：3. 实验结果3、python实现其它角度的理解 1. 通过图来理解什么是dropout dropout 从字面意思就是‘丢掉’ 丢掉？丢掉什么？ 别急，我们来看看？ 上图特征清晰明了，相必大家一眼就能认出是谁了把 根据这些特征，神经网络也能认出来，so easy ok， 那我们增加难度，丢掉一些特征，如下图 你是不是立马就认出来了？ 同样的对模型也这么做，我们把提取衣服特征的神经元去掉，模型鲁棒性就更强，为什么？因为模型学到
tensorflow2.0入门与实战 dropout抑制过拟合
weixin_34401916的博客
11-20 314
Dl4j-fit(DataSetIterator iterator)源码阅读（四）dropout
用时间去蜕变
12-05 757
preOut这一部分就是网络模型前向传播的重点。public INDArray preOutput(boolean training) { applyDropOutIfNecessary(training); INDArray b = getParam(DefaultParamInitializer.BIAS_KEY); INDArray W = getParam(Defau
深度学习在自然语言处理中的应用与模型解析
为了防止模型过拟合，通常需要采用各种正则化方法，如dropout、权重衰减等。同时，选择合适的优化算法和调整学习率也是训练深度学习模型的重要方面。 #### 应用实例和案例分析 ##### 机器翻译 使用序列到序列（Seq...
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