学习率和dropout

zhuzihousheng 2023-01-13 03:21:49

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在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；此时，训练模型费时就成为一个很大的问题，不仅训练多个模型费时，测试多个模型也是很费时。在训练过程开始时，使用较大的学习率值，可以使结果快速收敛，随着训练的进行，逐步降低学习率和收敛的速度，有助于找到最优结果。

一、神经网络中的dropout dropout是一种针对神经网络模型的正则化方法。是在训练过程中，随机的忽略部分神经元。它强迫一个神经元单元和随机挑选出来的其他神经单元共同工作，达到较好的效果，减弱了神经节点间的联合适应性，增强了泛化能力。经过验证，隐含节点dropout率等于0.5的时候效果最好。此时dropout随机生成的网络结构最多，dropout也可以用在输入层，作为一种添加噪音的方法。在keras的每个权重更新周期中，按照给定概率（如20%），随机选择要丢弃的节点，以实现dropout。drop

模型出现过拟合，可采取Dropout的方式进行效率解决（仅针对神经网络模型的正则化方法）。该方法主要是在训练模型的过程中，随机抛弃一些神经元，使其不参与正向和反向传播过程。神经网络在训练过程中，权重对于某些特征的依赖关系较强，每次训练都随机抛下一些特征（对于非输入层则是神经元），将会强迫每一个神经元和随机挑选出来的其他神经元共同工作，据此网络模型对于神经元的特定权重不那么敏感，由此提高了模型整体泛化能力。 from sklearn import datasets import numpy as np f

【深度学习】Dropout与学习率衰减文章目录【深度学习】Dropout与学习率衰减 1 概述 2 在Keras中使用Dropout 2.1 输入中使用（噪声） 2.2 Hidden层 3 LR衰减 3.1 线性衰减 3.2 指数衰减 3.3 备注 1 概述开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。之前了解的网络都是在全连

文章目录正则化L-1正则化实现L-2正则化动量学习率衰减当loss不在下降时的学习率衰减固定循环的学习率衰减DropoutBatch Norm 正则化 L-1正则化实现 PyTorch没有L-1正则化，所以用下面的方法自己实现 L-2正则化一般用L-2正则化 weight_decay 表示λ\lambdaλ 动量 moment参数设置上式中的β\betaβ,表式上一时刻梯度所占的比例0~1之间 学习率衰减当loss不在下降时的学习率衰减固定循环的学习率衰减 Dropout Dropout

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