分类：Dropout

2021
08-06

Pytorch之如何dropout避免过拟合

一.做数据二.搭建神经网络三.训练四.对比测试结果注意：测试过程中，一定要注意模式切换Pytorch的学习——过拟合过拟合过拟合是当数据量较小时或者输出结果过于依赖某些特定的神经元，训练神经网络训练会发生一种现象。出现这种现象的神经网络预测的结果并不具有普遍意义，其预测结果极不准确。解决方法1.增加数据量2.L1，L2，L3…正规化，即在计算误差值的时候加上要学习的参数值，当参数改变过大时，误差也会变大，通过这种惩罚... 继续阅读 >

2021
08-06

解决BN和Dropout共同使用时会出现的问题

BN与Dropout共同使用出现的问题BN和Dropout单独使用都能减少过拟合并加速训练速度，但如果一起使用的话并不会产生1+1>2的效果，相反可能会得到比单独使用更差的效果。相关的研究参考论文：UnderstandingtheDisharmonybetweenDropoutandBatchNormalizationbyVarianceShift本论文作者发现理解Dropout与BN之间冲突的关键是网络状态切换过程中存在神经方差的（neuralvariance）不一致行为。试想若有图一中的神经响应X... 继续阅读 >

2021
07-17

PyTorch dropout设置训练和测试模式的实现

看代码吧~classNet(nn.Module):…model=Net()…model.train()#把module设成训练模式，对Dropout和BatchNorm有影响model.eval()#把module设置为预测模式，对Dropout和BatchNorm模块有影响补充：Pytorch遇到的坑——训练模式和测试模式切换由于训练的时候Dropout和BN层起作用，每个batchBN层的参数不一样，dropout在训练时随机失效点具有随机性，所以训练和测试要区分开来。使用时切记要根据实际情况切换：model.train()mode... 继续阅读 >

2021
07-17

浅谈pytorch中的dropout的概率p

最近需要训练一个模型，在优化模型时用了dropout函数，为了减少过拟合。训练的时候用dropout，测试的时候不用dropout。刚开始以为p是保留神经元的比率，训练设置0.5，测试设置1，loss根本没减小过，全设置成1也是一样的效果，后来就考虑到是不是p设置错了。上网一搜，果然是的！！！p的含义理解错了！不是保留的，而是不保留的！具体的代码为：x2=F.dropout(x1,p)x1是上一层网络的输出，p是需要删除的神经元的比例。当p=0时，保... 继续阅读 >

2021
07-17

PyTorch 实现L2正则化以及Dropout的操作

了解知道Dropout原理如果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，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。用代码实现DropoutDropout的numpy实现PyTorch中实现dropoutimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltimport... 继续阅读 >

2020
10-08

浅谈keras中Dropout在预测过程中是否仍要起作用

因为需要，要重写训练好的keras模型，虽然只具备预测功能，但是发现还是有很多坑要趟过。其中Dropout这个坑，我记忆犹新。一开始，我以为预测时要保持和训练时完全一样的网络结构，也就是预测时用的网络也是有丢弃的网络节点，但是这样想就掉进了一个大坑！因为无法通过已经训练好的模型，来获取其训练时随机丢弃的网络节点是那些，这本身就根本不可能。更重要的是：我发现每一个迭代周期丢弃的神经元也不完全一样。假若迭代500次... 继续阅读 >

2020
09-24

Tensorflow中的dropout的使用方法

Hinton在论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》中提出了Dropout。Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。tf.nn.dropoutdefdropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None):其中，x为浮点类型的tensor，keep_prob为浮点类型的scalar，范围在(0,1]之间，表示x中的元素被保留下来的概率，noise_shape为一维的tensor（int32... 继续阅读 >