Dropout ist eine Technik zur Reduzierung von Überanpassungen während der Trainingsphase eines neuronalen Netzwerks. Verwenden Sie dieses Tag NICHT für Aussetzer wie beim Zensieren oder Fehlen von Daten in der Überlebensanalyse oder der Längsschnittdatenanalyse.
Gibt es allgemeine Richtlinien zum Platzieren von Dropout-Layern in einem neuronalen
Ich erstelle ein Convolutional Neural Network (CNN), bei dem auf eine Convolutional Layer eine Pooling Layer folgt und ich Dropout anwenden möchte, um die Überanpassung zu reduzieren. Ich habe das Gefühl, dass die Dropout-Schicht nach der Pooling-Schicht aufgetragen werden sollte, aber ich habe...
Was ist der Unterschied zwischen Dropout und Drop Connect? AFAIK, Dropout löscht zufällig versteckte Knoten während des Trainings, hält sie jedoch beim Testen und Dropconnect löscht Verbindungen. Aber ist das Löschen von Verbindungen nicht gleichbedeutend mit dem Löschen der versteckten Knoten?...
Vor kurzem habe ich mich mit dem Erlernen von Boosting-Algorithmen wie Adaboost und Gradienten-Boost befasst, und ich kenne die Tatsache, dass der am häufigsten verwendete schwache Lernende Bäume sind. Ich möchte wirklich wissen, ob es in letzter Zeit einige erfolgreiche Beispiele (ich meine einige...
Wie würden Sie vorgehen, wenn Sie eine halbe Seite haben, um den Ausfall zu erklären ? Welches sind die Gründe für diese
Dies geschieht unter Bezugnahme auf das Papier Effiziente Objektlokalisierung mithilfe von Faltungsnetzwerken. Soweit ich weiß, ist das Dropout in 2D implementiert. Nachdem der Code von Keras zur Implementierung des räumlichen 2D-Dropouts gelesen wurde, wird im Grunde eine zufällige binäre Maske...
Ich verstehe, dass Dropout verwendet wird, um Überanpassungen im Netzwerk zu reduzieren. Dies ist eine Verallgemeinerungstechnik. Wie kann ich im Faltungsnetzwerk eine Überanpassung erkennen? Eine Situation, an die ich denken kann, ist, wenn die Trainingsgenauigkeit im Vergleich zur Test- oder...
Bei der Anwendung von Dropout in künstlichen neuronalen Netzen muss die Tatsache kompensiert werden, dass zum Zeitpunkt des Trainings ein Teil der Neuronen deaktiviert wurde. Dazu gibt es zwei gemeinsame Strategien: Skalieren der Aktivierung zur Testzeit Umkehren des Aussetzers während der...
Es gibt so viele Regularisierungstechniken, dass es nicht praktisch ist, alle Kombinationen auszuprobieren: l1 / l2 max norm aussteigen frühes Anhalten ... Es scheint, dass die meisten Menschen mit einer Kombination aus Ausfall und frühem Abbruch zufrieden sind: Gibt es Fälle, in denen die...
Ich habe das Originalpapier über Dropout ( https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/JMLRdropout.pdf ) gelesen und im Abschnitt über lineare Regression heißt es: E.R ∼ B e r n o u l l i ( p )[ ∥ y - ( R ∗ X.) w∥2]]E.R.∼B.ernÖullich(p)[‖y - -(R.∗X.)w‖2]]\mathbb{E}_{R\sim Bernoulli(p)}\left[\| y\ -...
Ich habe das folgende Setup für ein Forschungsprojekt im Bereich Finanzen / Maschinelles Lernen an meiner Universität: Ich wende ein (Deep) Neural Network (MLP) mit der folgenden Struktur in Keras / Theano an, um überdurchschnittliche Aktien (Label 1) von unterdurchschnittlichen Aktien zu...