如何生成构架图(结构图生成)
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2022-05-29
文章目录
1. Dropout原理
2. pytorch实现Dropout
3. PyTorch添加L1及L2正则化
1. Dropout原理
想要提高神经网络的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,即deeper and wider。但是,复杂的网络也意味着更加容易过拟合。于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章 《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature Detectors》。
(1) 由于随机的让一些节点不工作了,因此可以避免某些特征只在固定组合下才生效,有意识地让网络去学习一些普遍的共性(而不是某些训练样本的一些特性)
(2) Bagging方法通过对训练数据有放回的采样来训练多个模型。而Dropout的随机意味着每次训练时只训练了一部分,而且其中大部分参数还是共享的,因此和Bagging有点相
pytorch 机器学习
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