Публикации по теме 'dropout'


Памятка по машинному обучению — Методы оптимизации нейронных сетей
Регуляризация Регуляризация учитывает коэффициенты как часть ошибки, так как большие коэффициенты могут привести к переобучению. Регуляризация L1  – добавьте к ошибке абсолютное значение коэффициентов. Регуляризация L2 — добавление квадратов коэффициентов к ошибке.
День науки о голых данных – 22 (Глубокие нейронные сети, отсев и правила)
Отсева и правила Глубокие нейронные сети (DNN) произвели революцию в области машинного обучения, позволив выполнять сложные задачи, такие как распознавание изображений, обработка естественного языка и распознавание речи. Однако DNN склонны к переобучению, что означает, что они могут хорошо работать с обучающими данными, но плохо с новыми, невидимыми данными. Для решения этой проблемы были введены методы регуляризации, такие как выпадающие слои. Dropout — это метод, используемый для..
Еще один список популярных 5 вопросов интервью ML-1
На эту тему так много статей/твитов, но мое внимание было приковано к списку Сантьяго Вальдаррама , опубликованному в Твиттере. Он составил список из 20 вопросов, которые нужно практиковать для интервью по машинному обучению, и я попытался ответить на него в 4 средних сериях историй. Давай начнем. Q1. Почему важно вводить нелинейности в нейронную сеть? О: [ Обновлено 13 октября 2022 г. : Предоставлено Джатином Батрой ] Нелинейности в нейронной сети добавляются с помощью нелинейных..
Dropout: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей
Объяснение документов Dropout: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей В статье объясняется статья Dropout Srivastava et al. (2014) Мы изучим метод предотвращения переобучения в нейронной сети — отсев , объяснив статью Отсев: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей . Документ был опубликован Шриваставой и др. в 2014. Глубокие нейронные сети — это очень мощные системы машинного обучения, но они склонны к переобучению. Большие..
Раскрытие скрытой информации об отсеянном слое
О чем следует помнить при обучении Deep Neural Networks с помощью Dropout Проблема, возникающая при обучении глубоких нейронных сетей Глубокие нейронные сети с большим количеством параметров страдают от переобучения, а также медленны в использовании. Что такое Dropout, вкратце? По мнению авторов, ключевая идея отсева основана на случайном отбрасывании единиц (вместе с их связями) из нейронной сети во время обучения. Это останавливает юниты от «слишком совместной адаптации». Во время..
Различные формы регуляризации и их эффекты
Введение Это продолжение моей предыдущей дилетантской и загадочной статьи - Небольшая заметка о регуляризации . В статье сделано то, что обещано, но этого недостаточно, чтобы ответить на вопросы - что делает регуляризация и почему она работает, когда соответствующая модель без регуляризации не работает? Цель этой статьи - попытаться ответить на эти вопросы, используя линейную алгебру (нормальные уравнения) и статистику (компромисс оценок смещения и дисперсии). Предположим, что..
Как Dropout помогает упорядочить глубокие нейронные сети
Глубокое обучение привело к более глубоким и широким архитектурам нейронных сетей, увеличив количество обучаемых параметров. Однако модели с такой сложной архитектурой склонны к переобучению обучающих данных. Были разработаны методы регуляризации, такие как регуляризация L1, регуляризация L2, ранняя остановка и другие. Эти решения, однако, не смогли решить проблему совместной адаптации. Термин коадаптация относится к тому факту, что одни нейроны чрезвычайно зависят от других. Если..