dropout詳解
dropout的實現方法
演算法實現概述：
1、其實dropout很容易實現，原始碼只需要幾句話就可以搞定了，讓某個神經元以概率p，停止工作，其實就是讓它的啟用值以概率p變為0。比如我們某一層網路神經元的個數為1000個，其啟用值為x1，x2……x1000，我們dropout比率選擇0.4，那麼這一層神經元經過drop後，x1……x1000神經元其中會有大約400個的值被置為0。
2、經過上面遮蔽掉某些神經元，使其啟用值為0以後，我們還需要對餘下的非0的向量x1……x1000進行rescale（擴大倍數），也就是乘以1/(p)。如果你在訓練的時候，經過置0後，沒有對x1……x1000進行rescale，那麼你在測試的時候，就需要對權重進行rescale：
在訓練時，每個神經單元都可能以概率 p 去除；
在測試階段，每個神經單元都是存在的，權重引數w要乘以p，成為：pw。
dropout的比例 Dropout正則化原理
1 dropout 如何工作 典型的神經網路其訓練流程是將輸入通過網路進行正向傳導，然後將誤差進行反向傳播。dropout就是針對這一過程之中，隨機地刪除隱藏層的部分單元，進行上述過程。步驟如下 隨機刪除網路中的一些隱藏神經元，保持輸入輸出神經元不變將輸入通過修改後的網路進行前向傳播，然後將誤差通過...
Gluon 實現 dropout 丟棄法
多層感知機中 hi 以 p 的概率被丟棄，以 1 p 的概率被拉伸，除以 1 p 模型引數 num inputs,num outputs,num hiddens1,num hiddens2 784,10,256,256 w1 nd.random.normal scale 0.01,shape num...
pytorch實現Dropout與正則化防止過擬合
numpy實現dropout與l1,l2正則化請參考我另一篇部落格 pytorch使用dropout與l2 import torch import matplotlib.pyplot as plt torch.manual seed 1 sets the seed for generating ra...