普通dropout的drop_prob这个参数什么意思

时间: 2023-09-16 13:13:58 浏览: 388
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mnist_dropout.zip_DNN_MNIST_belowwtu_drop out_mnist neural netwo

在深度学习中，Dropout 是一种用于减少过拟合的技术。Dropout 通过随机断开神经网络中的一些连接来减少神经元之间的依赖性，从而降低模型的过拟合程度。在使用 Dropout 时，需要指定一个 drop_prob 参数，该参数指定了断开连接的比例。换句话说，drop_prob 参数决定了每个神经元在训练过程中以多大的概率被“掐死”，即被随机断开连接。例如，如果 drop_prob 的值为 0.5，那么每个神经元在训练过程中以 50% 的概率被随机断开连接。
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def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False, scale_by_keep: bool = True): """Drop paths (Stochastic Depth) per sample (when applied in main path of residual blocks). This is the same as the DropConnect impl I created for EfficientNet, etc networks, however, the original name is misleading as 'Drop Connect' is a different form of dropout in a separate paper... See discussion: https://github.com/tensorflow/tpu/issues/494#issuecomment-532968956 ... I've opted for changing the layer and argument names to 'drop path' rather than mix DropConnect as a layer name and use 'survival rate' as the argument. """ if drop_prob == 0. or not training: return x keep_prob = 1 - drop_prob shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1) # work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets random_tensor = x.new_empty(shape).bernoulli_(keep_prob) if keep_prob > 0.0 and scale_by_keep: random_tensor.div_(keep_prob) return x * random_tensor

这段代码是一个用于实现Stochastic Depth（随机深度）的函数。Stochastic Depth是一种在残差网络主路径中应用的路径丢弃技术。 函数的输入参数包括： - x：输入张量。 - drop_prob：丢弃概率，用于控制丢弃的...

def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False): """Drop paths (Stochastic Depth) per sample (when applied in main path of residual blocks). This is the same as the DropConnect impl I created for EfficientNet, etc networks, however, the original name is misleading as 'Drop Connect' is a different form of dropout in a separate paper... See discussion: https://github.com/tensorflow/tpu/issues/494#issuecomment-532968956 ... I've opted for changing the layer and argument names to 'drop path' rather than mix DropConnect as a layer name and use 'survival rate' as the argument. """ if drop_prob == 0. or not training: return x keep_prob = 1 - drop_prob shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1) # work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets random_tensor = keep_prob + torch.rand(shape, dtype=x.dtype, device=x.device) random_tensor.floor_() # binarize output = x.div(keep_prob) * random_tensor return output 详细讲解一下

这是一个函数，用于在残差块的主路径上每个样本中丢弃路径（随机深度）。如果在EfficientNet等网络中使用，则与我创建的DropConnect实现相同，但原始名称会导致误解，因为“Drop Connect”是另一篇论文中不同形式的...

drop_prob一般设置多少

这个值的大小会影响 Dropout 的效果，通常情况下，如果模型过拟合，可以适当增大 drop_prob 的值，如果模型欠拟合，可以适当减小 drop_prob 的值。 另外需要注意的是，对于不同的网络结构和任务，最佳的 drop_prob ...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

这里给出了一个 PyTorch ...4. 在最后的卷积层中，使用了 nn.Sequential 对多个卷积层进行了封装，使得代码更加简洁。 这些重构都是为了提高代码的可读性、可维护性和可扩展性，使得代码更加清晰，易于理解和修改。

class GRUNet(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, drop_prob=0.2): super(GRUNet, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.n_layers = n_layers self.gru = nn.GRU(input_dim, hidden_dim, n_layers, batch_first=True, dropout=drop_prob) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, h): out, h = self.gru(x, h) out = self.fc(self.relu(out[:, -1])) return out, h def init_hidden(self, batch_size): weight = next(self.parameters()).data hidden = weight.new(self.n_layers, batch_size, self.hidden_dim).zero_().to(device) return hidden

在初始化函数__init__()中，定义了输入维度input_dim、隐藏层维度hidden_dim、输出维度output_dim、GRU层数n_layers和dropout概率drop_prob等参数。通过super()函数调用父类nn.Module的初始化函数，...

drop = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper( rnn_cells,output_keep_prob = forget_bias ) 什么意思

这段代码是用 TensorFlow 实现的 RNN（循环神经网络）中的 dropout 操作。dropout 是一种用于防止...然后，通过设置 output_keep_prob 参数（即忘记门的偏置值），来控制保留输入和输出的比例，从而实现 dropout 操作。

def cnn_model(image): temp = fluid.layers.conv2d(input=image, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=128, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') temp = fluid.layers.dropout(temp, dropout_prob=0.1) fc1 = fluid.layers.fc(input=temp, size=128, act="leaky_relu") fc2 = fluid.layers.fc(input=fc1, size=32, act="leaky_relu") drop_fc2 = fluid.layers.dropout(fc2, dropout_prob=0.1) predict = fluid.layers.fc(input=drop_fc2, size=1, act=None) predict = fluid.layers.tanh(predict / 4) return predict

这是一个使用卷积神经网络（CNN）构建的模型。它接受一个图像作为输入，并通过一系列的卷积层、激活函数、池化层和全连接层来提取图像...这个模型还有一些被注释掉的代码，可能是之前尝试过的其他网络结构或参数设置。
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Tensorflow中的dropout的使用方法

这个函数接受一个浮点类型的张量x作为输入，keep_prob参数是保留神经元的概率，它应该是一个范围在(0,1]的标量。noise_shape参数可选，用来指定随机保留/丢弃标志的形状，它与x的形状进行广播匹配。如果...

state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

ep, output_keep_prob=p_keep, state_keep_prob=p_keep) 这段代码中的tf.placeholder和tf.contrib.rnn.GRUCell分别是什么意思？为什么要使用dropout（tf.contrib.rnn.DropoutWrapper）？

Namespace(aa='rand-m9-mstd0.5-inc0,1,2,3,7,8,9,10,11,12,13,14,6', batch_size=64, clip_grad=None, color_jitter=0.4, cooldown_epochs=10, cutmix=0, cutmix_minmax=None, data_path='../OPTIMAL-31-37', data_set='IMNET', decay_epochs=30, decay_rate=0.1, device='cuda', dist_url='env://', distributed=False, drop=0.01, drop_block=None, drop_path=0.1, epochs=240, eval=False, inat_category='name', input_size=224, load_pretrain=False, lr=0.06, lr_noise=None, lr_noise_pct=0.67, lr_noise_std=1.0, min_lr=1e-05, mixup=0, mixup_mode='batch', mixup_prob=1.0, mixup_switch=True, mixup_switch_prob=0.5, model='seresnext50_32x4d', model_ema=True, model_ema_decay=0.99996, model_ema_force_cpu=False, momentum=0.9, no_aug=False, num_workers=10, opt='sgd', opt_betas=None, opt_eps=1e-08, output_dir='../deit-main/checkpoint/', patience_epochs=10, pin_mem=True, pretrain_address='', print_epoch=2, recount=1, remode='pixel', repeated_aug=False, reprob=0.25, resplit=False, resume='', scale=(0.2, 1.0), sched='cosine', seed=0, smoothing=0.1, start_epoch=0, train_interpolation='bicubic', use_prefetcher=False, warmup_epochs=5, warmup_lr=1e-06, weight_decay=0.0001, world_size=1)给出这段参数的详细解释

这段参数是一个Python命名空间（Namespace），其中包含了用于训练机器学习模型的一系列参数。具体解释如下： - aa: 随机种子相关参数，用于数据增强。 - batch_size: 每个批次的样本数量。 - clip_grad: 梯度裁剪的...

keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32)报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

keep_prob = tf.Variable(tf.float32, name='dropout_rate') # 创建一个浮点类型的可变变量 在训练循环中，你可以设置它的值来控制模型的正则化程度： python with tf.Session() as sess: sess.run(tf....

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob) h3 = tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop, self.w3) + self.b3) h3_drop = tf.nn.dropout(h3, rate=prob) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop, self.w4) + self.b4) ...

import tensorflow as tf # 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.keras.Input(shape=(in_nodes,)) y_=tf.keras.Input(shape=(10,)) prob=tf.keras.Input(shape=()) # 设置第一隐层 w1=weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, rate=prob) # 设置第三隐层 w3=weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, rate=prob) # 设置softmax输出层 w4=weight([h3_nodes, 10], 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)改为可在tensorflow2.x使用

h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob) h3 = tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop, self.w3) + self.b3) h3_drop = tf.nn.dropout(h3, rate=prob) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop, self.w4) + self.b4) ...

dropblock参数设置

DropBlock的参数设置包括以下几个方面： 1. block_size：指定要删除的块的大小。通常情况下，较大的块可以更好地减少过拟合，但也可能会影响模型的性能。因此，需要根据具体情况进行调整。 2. keep_prob：指定要...

怎么使用tensorflow dropout

在这个示例中，我们对全连接层进行了 Dropout，保留概率为 0.5。在训练模型时，我们通过 feed_dict 参数向 keep_prob 传入 0.5，表示保留概率为 0.5，即每个神经元有 50% 的概率被保留下来。在测试模型时，我们...

dropout的作用和实现

hidden_layer_drop = tf.nn.dropout(hidden_layer, keep_prob) output_layer = tf.matmul(hidden_layer_drop, W2) + b2 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output_layer, ...

dropout怎么在matlab中使用

output = dropout(input, drop_prob) 其中，input是输入数据，drop_prob是删除的概率，output是函数的输出结果。 例如，以下代码展示了如何在Matlab中使用Dropout： matlab input = rand(10, 10); ...

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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"