神经网络dropout

dropout 是神经网络用来防止过拟合的一种方法,很简单,但是很实用. 基本思想是以一定概率放弃被激活的神经元,使得模型更健壮,相当于放弃一些特征,这使得模型不过分依赖于某些特征,即使这些特征是真实的,当然也可能是假的. 大致步骤如下 1. 在神经元 H1 被激活后,随机生成一组数据 U1 和一个0-1的随机数 p H1 = np.maximum(0, np.dot(W1, X) + b1) U1 = np.random.rand(*H1.shape) < p 2. U1中小于p的被置1,大于

dropout 是 regularization 方法,在rnn中使用方法不同于cnn 对于rnn的部分不进行dropout,也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时,这个中间不进行memory的dropout:仅在同一个t时刻中,多层cell之间传递信息的时候进行dropout. if is_training and config.keep_prob < 1: lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell, output_kee

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,需要对模型的参数进行"惩罚",这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法.(本文会不断补充) 正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程,网络在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大--因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work

技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一动卷积计算的形式了",原因是很多工作证明了,在基本的CNN卷积计算模式之外,很多简

对抗NN简介 概念介绍 对抗名字的由来及对抗过程 对抗NN的模型 对抗NN的模型和训练 判别网络D的最优值 模拟学习高斯分布 对抗NN实验结果 <生成对抗NN>代码的安装与运行 对抗网络相关论文 论文引用 一.对抗NN简介 大牛Ian J. Goodfellow 的2014年的<Generative Adversative Nets>第一次提出了对抗网络模型,短短两年的时间,这个模型在深度学习生成模型领域已经取得了不错的成果.论文提出了一个新的框架,可以利用对抗过程估计生成模型,相

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间

神经网络(Neural Network) 激活函数(Activation Functions) 操作 描述 tf.nn.relu(features, name=None) 整流函数:max(features, 0) tf.nn.relu6(features, name=None) 以6为阈值的整流函数:min(max(features, 0), 6) tf.nn.elu(features, name=None) elu函数,exp(features) - 1 if < 0,否则featuresE