Публикации по теме 'dropout'
Почему Dropout так эффективен в глубокой нейронной сети?
Наука о данных, глубокое обучение
Почему Dropout так эффективен в глубокой нейронной сети
Dropout - это простой способ уменьшить зависимости в глубокой нейронной сети.
В этой статье вы можете изучить Dropout, каковы плюсы и минусы регуляризации по сравнению с отсевом, как работает метод Dropout в глубоком обучении и каковы эффективные способы использования Dropout в глубоком обучении и как реализовать отсев в глубокая нейронная сеть?
Что означает отказ от глубокого обучения?..
Техника отсева и ансамблевые методы
Около десяти лет назад сети глубокого обучения были печально известны из-за проблемы переобучения. Полностью связанный слой занимает большинство параметров, и, следовательно, нейроны развивают взаимозависимость между собой во время обучения, что ограничивает индивидуальную мощность каждого нейрона, что приводит к чрезмерной подгонке обучающих данных.
Один из подходов к уменьшению переобучения - уместить все возможные разные нейронные сети в один и тот же набор данных и усреднить..
Демистификация пакетной нормализации против выпадения
Действительно ли пакетная нормализация - практическое правило? Сравнение результата с выпадением набора данных CIFAR10
Известно, что пакетная нормализация (BN) улучшает производительность модели, смягчает внутренний ковариационный сдвиг и применяет небольшой эффект регуляризации. Такие функциональные возможности BN и эмпирические исследования, доказывающие эффективность BN, помогли укрепить предпочтение людей использовать BN вместо того, чтобы бросить учебу. BN быстро заменил слой отсева..
Выпадение (перевернутое выпадение)
Терминологию проверьте здесь https://machinelearning.wtf/terms/inverted-dropout/
Dropout – это широко используемый метод регуляризации, характерный для глубокого обучения. Он случайным образом отключает некоторые нейроны на каждой итерации.
И Dropout, и Regularization — это на самом деле своего рода затухание веса, то есть ослабление влияния весов или параметров на все нейроны, которые теоретически могут включать в себя входной слой.
Как это работает
На каждой тренировочной..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..