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十猫单号网:Dropou

2019/10/8      来源: 空包网
   十猫单号网:神经网络过拟合是对特定数据集过于紧密甚至完全对应的学习,从而使网 络在其他数据集上的泛化受到损害。实际应用中表现为在训练集上的误差下降,
  
   十猫单号网:全连接层_确定值预测
  
  Figure 3.1 Seq2Seq neural network model based on LSTM
  
   十猫单号网:验证集上的误差上升。防止神经网络过拟合有多种方法,一是从利用网络输入阻 止神经网络的过拟合,如,进行交叉验证、通过主成分分析法(PCA)对输入进行 降维;二是通过正则化,如通过Dropout防止网络对训练集噪声的记忆、L2正则 化、max-norm正则化、稀疏性正则化;三是提早结束训练过程,即Early Stopping 方法;此外还有Bayes信息量准则等方法Q Hinton等人[13]在2012年中率先提 出利用Dropout提高训练结果。Dropout以指定的概率生成0-1矩阵,0位置对应 的神经元暂时不能对结果产生贡献,相当于从神经网络中移除。实验结果表明 过Dropout应用于前向反馈神经网络和玻尔兹曼机等图类模型,可以有效防止神 经网络过拟合,提高模型精确度。Srivastava等人2014年发表的论文对Dropout 机制进行了深入研究,展现了 Dropout应用于前向神经网络或受限玻尔兹曼机器 时,能够帮助网络的隐藏层获取更粗粒度的特征,减少未激活状态的神经元数目, 从而产生稀疏的表达。他们的实验结果表明Dropaut20%的输入层神经元,50% 的隐藏层神经元,在很多任务重表现都是最优的。另外,在使用了 ReLU的五 层网络中,Dropout与max-norm正则化相结合,得到最低的泛化误差[26]。Wan 等人在2013年发表的文章中提出了 DropConnect方法,DropConnect通过随机 Dropout权重而不是神经元来进行Dropout。但与Dropout —样,DropConnect仅适 用于网络的全连接层[30]。Zaremba等人提出了适用于RNN的dropout,在该方 法中仅将dropout应用于非循环的连接步,让LSTM可以从Dropout正则获益的 同时不会损失其特有的时间记忆能力[33]。Dropout的深层机制有很多种解释,目 前Dropout是一种随机正则化技术的解释被广泛接受。Hinton等人认为Dropout 打破了神经元对训练样本的共同适应,防止对训练样本的过度拟合;Dropout还 可以被认为是一种特殊的bagging技术,Dropout为每个训练样本都随机选取一 个模型并进行训练,但每个网络个例都要与其他网络参数共享,从而将噪声边缘 化,模型参数被正则化。Srivastava等人认为Dropout可被解释为通过噪音添加 来调整神经网络,类似于Vincent等人在去噪自动编码机中,对神经元状态添加 噪声(DAEs) [3]。
  
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