文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 2

4.3 训练模型history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, validation_data=(x_test, y_test)) Train on 489 samples, validate on 164 samples Epoch 1/1000 489/489 [==============================] - 0s 4....

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 2
文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 1

使用Dropout抑制过拟合Dropout是一种常用的神经网络正则化方法,主要用于防止过拟合。在深度学习中,由于网络层数过多,参数数量庞大,模型容易过拟合,并且在测试时产生较大的泛化误差。Dropout方法借鉴了集成学习中的Bagging思想,通过随机的方式,将一部分神经元的输出设置为0,从而减少过拟合的可能。Dropout方法最早由Hinton等人提出,其基本思想是在训练时,以一定的概率随机地....

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合 1
文章 2023-05-18 来自:开发者社区

【深度学习】改进Hinton的Dropout:可以用来减轻欠拟合了

前言深度学习三巨头之一 Geoffrey Hinton 在 2012 年提出的 dropout 主要用来解决过拟合问题,但近日的一项工作表明,dropout 能做的事情不止于此。正文2012 年,Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了 dropout....

【深度学习】改进Hinton的Dropout:可以用来减轻欠拟合了
文章 2023-04-21 来自:开发者社区

深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等

深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等1.注意力机制在深度学习领域,模型往往需要接收和处理大量的数据,然而在特定的某个时刻,往往只有少部分的某些数据是重要的,这种情况就非常适合Attention机制发光发热。举个例子,图2展示了一个机器翻译的结果,在这个例子中,我们想将”who are you....

深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等
文章 2023-02-09 来自:开发者社区

深度学习入门基础CNN系列——批归一化(Batch Normalization)和丢弃法(dropout)

想要入门深度学习的小伙伴们,可以了解下本博主的其它基础内容:我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充(padding)与步幅(stride)深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念 深度学习入门基础CNN系列——池化(Pooling)和Sigmoid、ReLU激活函数一、批归一化(Batch Normalizat....

深度学习入门基础CNN系列——批归一化(Batch Normalization)和丢弃法(dropout)
文章 2023-01-19 来自:开发者社区

【深度学习】Dropout原理以及代码实现

Drouout起源随着深度学习的发展,各种网络结构层出不穷,导致网络越来越深,数据的容纳量越来越大,模型的参数也越来越多,这样就会导致神经网络很容易过拟合,过拟合的模型几乎是不能用于实践中的,因为拟合的数据与测试数据不一致,导致模型的泛化性能较低。由于这个问题,现在有很多解决办法,比如使用集成模型,同时训练多个模型,最终让几个模型进行加权,这样能够解决过拟合是因为使用了不同的模型,每个模型拟合到....

【深度学习】Dropout原理以及代码实现
文章 2022-12-08 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】14. 防止过拟合方法:Dropout方法介绍及示例演示

1 Dropout丢弃法1.1 方法1.2 从零开始实现带dropout的根据丢弃法的定义,下面我们去实现它。下面的dropout函数将以drop_prob的概率丢弃X中的元素。%matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2....

【从零开始学习深度学习】14. 防止过拟合方法:Dropout方法介绍及示例演示
文章 2017-07-12 来自:开发者社区

深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/68901 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 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D...

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