引言神经网络中常见的非线性激活函数有三种，分别是sigmoid，tanh和relu函数，接下来从以下三点分别介绍三种激活函数。运算速度是否会梯度消失神经网络隐层的输出是否为zero-centered首先先说明一下第三点中提到的zero-centered(以0为中心)大概是个什么意思。zero-centeredzero-centered 这个字面意思是以0为中心，简单理解就是说神经网络每一层输出的数
Dropout什么是Dropout为什么要用DropoutDropout工作原理Dropout如何达到正则化的效果dropout Python代码Reference 什么是DropoutDropout是在神经网络中广泛应用的一种正则化技术，也可以称之为一个小Trick。由Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptatio
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2024-08-05 08:32:13
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在深度学习当中常用的技术就是防止过拟合化的。往往会在全连接层这样参数比较多的层上使用在模型的训练阶段，让隐藏的神经元一部分工作，一部分不工作。（1）神经元工作与不工作的比例是在写程序的时候可以设置参数的。（2）把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。在做权重的调整
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2024-08-21 09:37:03
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作者：LingAttention机制早在一两年前就有所耳闻，它作为一般NN，CNN和RNN（LSTM）等深度学习的一个加强技术，当时已经成为NLP领域的研究热点。随着Attention机制在机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要等各大领域取得成功，使得它成为现在成为一个不可不学习的技术。本文将由浅入深，通过一个简单例子介绍Attention的机制原理。 预备知识：假设你已经对深
理解dropout 开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。 dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。在下读到两篇代表性的论文，代表两种不同的观点，特此分享给大家。组合派 参考文献中
对 CNN 中 dropout layer 的理解 [摘要：dropout layer的目标是为了防备CNN 过拟开。那末为何能够有用的防备过拟开呢？ 起首，设想我们目前只练习一个特定的收集，当迭代次数增加的时间，大概涌现收集对练习散拟开的很好] dropout layer的目的是为了防止CNN 过拟合。那么为什么可以有效的防止过拟合呢？首先，想象我们现在只训练一个特定的网络，当迭代次数增多的时
转载：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443理解dropout注意：图片都在github上放着，如果刷不开的话，可以考虑翻墙。转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443开篇明义，dropout是指在深度学习网络的
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2021-08-02 10:23:43
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一：引言 因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。 常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中，需
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2021-07-12 09:57:44
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dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。在下读到两篇代表性的论文，代表两种不同的观点，特此分享给大家。
观点
费时
容易过拟合
虽然直观上看dropout是ensemble在分类性能上的一个近似，然而实际中，dropout毕竟还是在一个神经网络上进行的，只训练出了一套模型参数。那么他到底是因何而有效呢？这就要从动机上进行分析了。论文中作
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2021-07-12 09:58:24
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Dropout作用在hinton的论文Improving neural networks by preventing coadaptation提出的，主要作用就是为了防止模型过拟合。当模型参数较多，训练数据较少时候，根据线性代数相关知识可以知道，当前模型可以非常完美的拟合我们的曲线。但该模型对测试数据集可能就没有很好的表现了，也就是说训练出的模型泛化能力很弱，我们称之为过拟合。从文章题目通过阻止特
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2024-08-12 12:06:22
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【学习笔记】Pytorch深度学习—正则化之DropoutDropout概念**`Dropout指随机失活：`**`1、随机：dropout probability， 指有一定的概率使得神经元失去活性；`**`2、失活：weight=0，神经元权重为0，相当于该神经元不存在。`**Dropout注意事项**`数据尺度变化`****`Pytorch中提供的nn.Dropout`** 本节主要内容主
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2023-11-16 13:48:22
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小白学Pytorch系列–Torch.nn API Dropout Layers(11)方法注释nn.Dropout在训练过程中，使用来自伯努利分布的样本，以概率p随机归零输入张量的一些元素。nn.Dropout1d随机归零整个通道(一个通道是一个1D特征映射，例如，批处理输入中的第i个样本的第j个通道是一个1D张量 input[i,j]nn.Dropout2d随机地将整个通道归零（通道是2D特征
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2023-12-02 08:37:55
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1、暂退法
暂退法在前向传播过程中，计算每⼀内部层的同时注⼊噪声，这已经成为训练神经⽹络的常⽤技术。这种⽅法之所以被称为暂退法，因为我们从表⾯上看是在训练过程中丢弃（dropout）⼀些神经元。 在整个训练过程的每⼀次迭代中，标准暂退法包括在计算下⼀层之前将当前层中的⼀些节点置零。
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2023-07-11 10:25:12
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Python内置(built-in)函数随着python解释器的运行而创建。在Python的程序中，你可以随时调用这些函数，不需要定义。最常见的内置函数是:
print("Hello World!")
常用函数
基本数据类型 type()
反过头来看看 dir() help() len()
词典
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2023-11-29 16:11:28
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背景介绍Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从优化参数个数出发, 以dropout技术为例, 简要演示dropout参数丢弃比例对Neural Network模型复杂度的影响.算法特征①. 训练阶段以概率丢弃数据点; ②. 测试阶段保留所有数据点算法推导
以概率\(p\)对数据点\(x
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2023-07-24 20:15:15
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whole CNN 根据需要分类图像的特点分析，确定需要多少卷积层和池化层。 convolution的特性： 池化层的特性：convolutionoperation假设有66图像且像素值如下： 假设有一组filter如下，表现为一个矩阵，其中的每一个数值是网络中的参数，需要学习出来： 假设这里是33的矩阵，即只侦测的pattern的尺寸就是3*3 下一个问题：这里的filter如何和原图进行运算？
LeNet详解 LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。 LeNet-5 这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。是其他深度学习模型的基础， 这里我们对LeNet-5进行深入分析。同时，
PyTorch框架学习十六——正则化与Dropout一、泛化误差二、L2正则化与权值衰减三、正则化之Dropout补充： 这次笔记主要关注防止模型过拟合的两种方法：正则化与Dropout。一、泛化误差一般模型的泛化误差可以被分解为三部分：偏差、方差与噪声。按照周志华老师西瓜书中的定义，这三者分别如下所示：偏差：度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。方差：度量
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2023-11-09 09:13:24
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个人主页>>GitHub>>前言从2012年AlexNet成名之后，CNN如同雨后春笋一样，出现了各种各样的Net，其中也有很多知名的，例如VGG、GoogleNet、Faster R-CNN等，每个算法都在前面研究工作的基础上做出了很大的改进，但是这些CNN模型中主要使用的组件却有很多重叠之处，这个组件主要有：卷积层池化层激活函数优化函数全连接层Dropou
CNN-LSTM融合原理阅读这篇文章需要较扎实的CNN和RNN基础。怎么把CNN结合LSTM做文本分类，宏观的看，我以为有三种方法：CNN-> LSTM：将文本先经过CNN提取局部特征，再用LSTM提取这些局部特征的长距离特征，再经变换输入全连接层。LSTM-> CNN：先对文本用LSTM提取长距离特征，得到融合了上下文的新文本，再用CNN提取新文本的局部特征（有点像先Word2Vec
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2023-11-06 15:34:13
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