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卷积层的dropout
全连接层的dropout
Dropout的反向传播
Dropout的反向传播举例
参考资料
在训练过程中，Dropout会让输出中的每个值以概率keep_prob变为原来的1/keep_prob倍，以概率1-keep_prob变为0。也就是在每一轮的训练中让一些神经元随机失活，从而让每一个神经元都有机会得到更高效的学习，会让网络更加健壮
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2019-08-20 10:01:00
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深度学习如何调参调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键.首先说下可视化:
我个人的理解, 对于可视化, 更多的还是帮助人类以自己熟悉的方式来观察网络. 因为, 你是不可能边观察网络, 还边调参的. 你只是训练完成后(或者准确率到达一个阶段后), 才能可视化. 在这之前, 网络没有学习到
原创
2022-11-27 10:13:58
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最近在学习node.js是发现在MySQL连接时出现问题，当过几个小时没有访问的MySQL的时候，MySQL自动断开连接，这个问题的原因是MySQL有一个wait_time当超过这个时间的时候连接会丢失，当你再去请求MySQL的时候会连接不上MySQL服务。先在整理一下解决这两个问题的方法:一、先看抛出的异常： 二、第一中解决方法：当MySQL连接丢失时会抛出一个异常，这个异常的code就是‘PR
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2024-06-19 20:51:54
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查询所有失活的子孙物体 using UnityEngine; /// <summary> /// 查找物体 /// </summary> public class China ...
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2021-08-11 10:33:00
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## 神经网络深层失活的原因
神经网络是一种深度学习模型，其具有多个隐藏层的结构。然而，在训练神经网络时，我们有时会遇到一种问题，即随着网络层数的增加，网络的性能会下降，甚至完全失活。那么，神经网络深层失活的原因是什么呢？本文将详细介绍这个问题，并通过代码示例进行解释。
### 原因一：梯度消失
在深层神经网络中，梯度消失是一个常见的问题。当反向传播算法向前传播梯度时，梯度可能会变得非常小，
原创
2023-08-16 15:49:09
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session过期是指用户会话与服务器连接时长时间没有动作，或者是规定时间超过了，此时用户会话session会被清空或回收。session过期时间一般设置为30分钟。session过期什么意思？session失效也是通常说的session过期，也就是说在没对服务器触发任何连接操作的时候，在规定时间内清空或回收，使之内如消失，一般的配置都是30分钟。什么是Session？在计算机中，尤其是在网络应用
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2024-03-01 14:14:15
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1. Dropout 如果模型参数过多，而训练样本过少，容易陷入过拟合。过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。 Dropout，中文是随机失活，是一个简单又机器
原创
2021-12-29 17:21:19
314阅读
# 实现Java中Netty Channel失活的情况
## 简介
在Java开发中，Netty是一款非常有用的网络通信框架，它提供了高性能、高可靠性的网络编程能力。在使用Netty的过程中，开发者需要了解Channel的失活情况，以便及时处理和优化网络通信。本文将介绍在Java中Netty Channel失活的情况，并给出相应的代码示例和解释。
## Netty Channel失活流程
下表
原创
2023-10-13 05:09:12
482阅读
从这个总结看的出来，用sgd时，是每个mini_batch更新一次dropout，并且前向和反向传播都是会在经过dropout处理后的神经元上进行。比如这一层有10个神经元，有5个神经元停止工作，那前向和反向都会在另外5个神经元上进行。
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2017-07-30 18:13:00
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目录1、Dropout简介1.1、Dropout出现的原因1.2、什么是Dropout2、Dropout工作流程及使用2.1、Dropout具体工作流程2.2、Dropout在神经网络中的使用3、为什么说Dropout可以解决过拟合？4、Dropout在Keras中的源码分析5、思考6、总结1、Dropout简介1.1、Dropout出现的原因在...
原创
2021-08-13 09:20:30
191阅读
论文地址：https://arxiv.org/abs/1207.0580Dropout是hintion在他的文章Improving neural n
原创
2023-06-25 07:25:08
55阅读
1、dropout简述dropout是解决神经网络模型过拟合的一种常用方法。 dropout是指在神经网络训练过程中，以一定的概率随机丢弃神经元（注意是暂时丢弃），以减少神经元之间的依赖性，从而提高模型的泛化能力。dropout类似ensemble方法（组合多个模型，以获得更好的效果，使集成的模型具有更强的泛化能力） 区别在于：dropout在训练过程中每次迭代都会得到一个新模型，最终结果是多个模
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2023-11-02 08:57:05
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# 失去jQuery 失焦
随着前端技术的不断发展，越来越多的Web开发者开始使用JavaScript库和框架来简化开发流程。其中，jQuery作为最流行的JavaScript库之一，被广泛应用于各种Web项目中。然而，在现代Web开发环境中，随着原生JavaScript的发展和浏览器API的改进，越来越多的开发者开始摒弃jQuery，转而使用纯原生JavaScript来完成项目。
## jQ
原创
2024-05-13 03:21:41
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神经元按一定概率p失活 目的是为了防止过拟合，是正则化的手段之一 不会依赖局部特征 相当于训练了很多模型，进行了模型融合 输出的时候也要*p
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2020-12-30 09:58:00
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2018-12-06 15:01:54 Dropout：临时的抹去随机的神经元及其进行的关联计算。如下图所示 : Dropout的实现：Inverted Dropout 训练：假设每个神经元以keep_prop的概率被保留 预测：keep_prop设置为1，也就是不使用drop_out Dropou
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2018-12-06 15:50:00
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为什么说Dropout可以解决过拟合？
（1）取平均的作用： 先回到标准的模型即没有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。这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题。
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2019-11-08 15:36:00
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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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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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这里写三种实现，一种是vanilla，一种是效率更高的写法，还有一种是作为网络层的实现方法。
虽然dropout的参数叫probability，一般指的不是扔的几率，是keep的几率（因为代码更好解释？）。（但是不固定，注意一致性，自恰即可）
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2023-07-11 10:26:31
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