Câu hỏi được gắn thẻ «dropout»

Có hướng dẫn chung nào về nơi đặt các lớp bỏ học trong mạng lưới thần kinh không?

65 neural-networks  dropout 

Tôi đang tạo một mạng nơ ron tích chập (CNN), trong đó tôi có một lớp chập theo sau là một lớp gộp và tôi muốn áp dụng bỏ học để giảm quá mức. Tôi có cảm giác rằng lớp bỏ học nên được áp dụng sau lớp gộp, nhưng …

35 deep-learning  conv-neural-network  dropout 

Sự khác biệt giữa bỏ học và thả kết nối là gì? AFAIK, bỏ học ngẫu nhiên giảm các nút ẩn trong quá trình đào tạo nhưng giữ chúng trong thử nghiệm và thả kết nối giảm kết nối. Nhưng không bỏ kết nối tương đương với việc thả các …

24 neural-networks  dropout 

Gần đây tôi đang nghiên cứu về các thuật toán tăng cường, chẳng hạn như adaboost, tăng cường độ dốc và tôi đã biết một thực tế rằng người học yếu được sử dụng phổ biến nhất là cây. Tôi thực sự muốn biết có một số ví dụ thành …

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

Nếu bạn có một nửa trang để giải thích về việc bỏ học , bạn sẽ tiến hành như thế nào? Đó là lý do đằng sau kỹ thuật này?

17 neural-networks  deep-learning  regularization  dropout 

Điều này là với sự giới thiệu đối với Bản địa hóa đối tượng hiệu quả bằng cách sử dụng Mạng kết hợp và từ những gì tôi hiểu, việc bỏ học được thực hiện trong 2D. Sau khi đọc mã từ Keras về cách triển khai Dropout Spatial 2D, …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

Có rất nhiều kỹ thuật chính quy, không thực tế để thử tất cả các kết hợp: l1 / l2 định mức tối đa rơi ra ngoài dừng sớm ... Có vẻ như hầu hết mọi người đều hài lòng với sự kết hợp của bỏ học + dừng sớm: …

9 neural-networks  regularization  dropout 

Khi áp dụng bỏ học trong các mạng lưới thần kinh nhân tạo, người ta cần phải bù đắp cho thực tế là tại thời điểm đào tạo, một phần của các tế bào thần kinh đã bị vô hiệu hóa. Để làm như vậy, tồn tại hai chiến lược …

9 neural-networks  deep-learning  dropout 

Tôi đã đọc bài báo gốc về việc bỏ học, ( https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/JMLRdropout.pdf ) và trong phần hồi quy tuyến tính, có ghi rằng: ER∼Bernoulli(p)[∥y −(R∗X)w∥2]ER∼Bernoulli(p)[‖y −(R∗X)w‖2]\mathbb{E}_{R\sim Bernoulli(p)}\left[\| y\ - (R*X)w\|^2\right] giảm xuống: ∥y−pXw∥2+p(1−p)∥Γw∥2‖y−pXw‖2+p(1−p)‖Γw‖2\|y - pXw\|^2 + p(1-p) \|\Gamma w\|^2 Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu làm thế nào họ …

9 regression  dropout 

Tôi hiểu rằng bỏ học được sử dụng để giảm sự phù hợp trong mạng. Đây là một kỹ thuật khái quát. Trong mạng lưới thần kinh tích chập làm thế nào tôi có thể xác định quá mức? Một tình huống mà tôi có thể nghĩ đến là khi …

9 machine-learning  overfitting  conv-neural-network  dropout 

Tôi có thiết lập sau đây cho dự án nghiên cứu Tài chính / Máy học tại trường đại học của mình: Tôi đang áp dụng Mạng thần kinh (Sâu) (MLP) với cấu trúc sau trong Keras / Theano để phân biệt các cổ phiếu vượt trội (nhãn 1) với …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization  dropout