keras dropout 예제

숨겨진 레이어와 출력 레이어 사이에 새 드롭아웃 레이어를 삽입하기만 하면 됩니다. 이 경우 드롭아웃 비율(숨겨진 레이어에서 0으로 출력설정 확률)을 40% 또는 0.4로 지정합니다. 각 gru 레이어 후 드롭아웃 레이어가 필요합니까? 사전에 도움을 주셔서 감사합니다. 많은 감사! 예 드롭아웃은 학습 데이터에 대한 네트워크의 오버피팅을 줄이는 기술입니다. 드롭아웃과 관련된 쿼리가 있습니다. 최적화 를 아담으로 선택한 경우에도 드롭 아웃을 사용할 수 있습니까? 예에서는 sgd가 사용되고 있으며 팁 섹션에서도 “부패와 큰 추진력으로 큰 학습 률을 사용하십시오”라고 언급되었습니다. 내가 보는 한 아담은 기세가 없다. 그래서 우리가 드롭 아웃을 사용하는 경우 아담에 매개 변수가되어야한다. 아래 예제는 완전히 연결된 두 개의 도면층 사이에 드롭아웃을 추가합니다. 안녕 컨볼루션 레이어에 두 개의 커널이 나타나는 것이 드롭 아웃 기술이라는 것을 알고 싶습니다. 우리는 Keras를 사용하여 데이터를 프로그램에 가져옵니다. 데이터는 이미 학습 및 테스트 집합으로 분할되었습니다. 매우 유용한 예제 주셔서 감사합니다! 질문 : 탈락의 목표는 오른쪽과 적합의 위험을 줄이는 것입니다? 나는 정확성이 이것을 측정하는 가장 좋은 방법인지 궁금합니다.

여기서 는 이미 교차 유효성 검사를 수행하고 있으며, 이는 그 자체로 과적합을 줄이는 방법입니다. 교차 유효성 검사 *및* 드롭아웃을 수행하면서 이 다소 과잉하지 않습니까? 어쩌면 정확도의 하락은 실제로 사용할 수있는 정보의 양이 떨어지는 것입니까? Keras 모델은 입력 데이터 및 레이블의 Numpy 배열에 대해 학습됩니다. 모델을 학습할 때 일반적으로 맞춤 함수를 사용합니다. 여기에서 설명서를 읽어보십시오. 예를 들어 벡터 규범(크기)을 L1 또는 L2 o를 사용하여 노드의 모든 가중치를 작게 만드는 가중치 감쇠가 있습니다. 케라스는 내가 생각하는이 커널 정규화를 호출합니다. 그 효과는 네트워크가 뉴런의 특정 가중치에 덜 민감해진다는 것입니다.” 나는 그것이 옳다고 생각하지 않는다. 목표는 더 많은 표현을 만들지 않고 더 적은 수의 강력한 표현을 만드는 것입니다. (나는 정말 공동 적응의 특정 그럴듯한 설명을 본 적이 없다.

그것은 모든 손을 흔들고있다.) 작은 참고 : 당신이 드롭 아웃에 “원본”종이로 인용 종이는, 그것은 자신의 2 종이아니다. 오리냐는 제목에 “공동 적응”을 한 것입니다. 드롭아웃의 작동 방식에 대한 훌륭한 통찰력을 주셔서 감사합니다. 나는 1 질문이 있다 : 드롭 아웃 레이어를 추가하는 것과 레이어의 드롭 아웃 매개 변수를 설정하는 것 (예 : 예를 들어, 0.8의 드롭 아웃 비율이 종이에 제안 될 때 (80 %를 유지), 이것은 실제로 드롭 아웃 라가 될 것입니다. 0.2(입력의 20%를 0으로 설정).