深度學習筆記：欠擬合、過擬合
防止過擬合（一）：正則化
防止過擬合（三）：資料增強
在 2012 年，hinton 等人在其**《improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中使用了 dropout 方法來提高模型效能。dropout通過隨機斷開神經網路之間的連線，減少每次訓練時實際參與計算的模型的參數量，從而減少了模型的實際容量，來防止過擬合。
但是需要注意的是：在測試時，dropout 會恢復所有的連線，保證模型測試時獲得最好的效能。
圖(a)是標準的全連線神經網路，當前節點與前一層的所有輸入節點相連。
圖(b)是新增dropout功能的網路，按照概率隨機斷開神經網路的連線線。圖中虛線代表了取樣結果為斷開的連線線，實線代表了取樣結果不斷開的連線線。
1.可以通過 tf.nn.dropout(x, rate)函式實現某條連線的 dropout 功能，其中rate表示斷開的概率值。
# 新增dropout操作
x = tf.nn.dropout(x, rate=
0.5)
# 新增dropout層
model.add(layers.dropout(rate=
0.5)
)
從上圖可以看到，在不新增 dropout 層時，網路模型出現了明顯的過擬合現象；隨著 dropout 層的增加，網路模型訓練時的實際容量減少，泛化能力變強。
dropout防止過擬合
l1 l2正則化是通過修改代價函式來實現的，而dropout則是通過修改神經網路本身來實現的，它是在訓練網路時用的一種技巧 trike 它的流程如下 假設我們要訓練上圖這個網路，在訓練開始時，我們隨機地 刪除 一半的隱層單元，視它們為不存在，得到如下的網路 保持輸入輸出層不變，按照bp演算法更新上圖...
dropout解決過擬合
原理就是在第一次學習的過程中，隨即忽略一些神經元和神經的鏈結。使得神經網路變得不完整。一次一次。每一次得出的結果不依賴某乙個引數。這樣就解決了過擬合問題。import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load digits from skl...
Dropout與過擬合
假設我們要訓練這樣乙個神經網路 輸入是x輸出是y，正常的流程是 我們首先把x通過網路前向傳播，然後把誤差反向傳播以更新引數讓網路進行學習。使用dropout之後過程變成 隨機 臨時 刪掉網路中一半的隱藏神經元，輸入輸出神經元保持不變 下圖中虛線為部分臨時被刪除的神經元 把輸入x通過修改後的網路前向傳...