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如何反转 dropout 来补偿 dropout 的影响并保持期望值不变?
我正在学习神经网络中的正则化deeplearning ai课程 在dropout正则化中 教授说 如果应用dropout 计算出的激活值将比不应用dropout时 测试时 更小 因此 我们需要扩展激活以使测试阶段更简单 我理解这个事实 但我
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张量流中的正则化损失是什么?
当使用 Tensorflows 对象检测 API 训练对象检测 DNN 时 它的可视化平台 Tensorboard 会绘制一个名为regularization loss 1 这是什么 我知道什么是正则化 使网络善于通过各种方法 例如 dro
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为什么 pytorch 中的正则化和临时代码不匹配?pytorch 中的正则化公式是什么?
我一直在尝试对 PyTorch 中的二元分类模型进行 L2 正则化 但是当我匹配 PyTorch 的结果和临时代码时 它不匹配 火炬代码 class LogisticRegression nn Module def init self n
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Pytorch 中缺乏 L1 正则化的稀疏解决方案
我正在尝试在简单神经网络的第一层 1 个隐藏层 上实现 L1 正则化 我查看了 StackOverflow 上的其他一些帖子 这些帖子使用 Pytorch 应用 l1 正则化来弄清楚应该如何完成 参考文献 在 PyTorch 中添加 L1
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Keras 的 dropout 实现正确吗?
The KerasDropout参考的实施这张纸 以下摘录自该论文 这个想法是在测试时使用单个神经网络而不丢失 该网络的权重是经过训练的按比例缩小的版本 重量 如果在训练期间以概率 p 保留一个单元 则 该单元的输出重量在测试时乘以 p 为
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