cs31n drop out
时间: 2023-09-19 21:13:13 浏览: 43
Dropout是一种在神经网络训练中常用的技术,通过每次迭代训练时随机选择不同的神经元来减少过拟合的风险。它相当于在训练过程中模拟了集成学习的效果。具体来说,Dropout通过随机将某些神经元的输出置为0来丢弃部分神经元,然后求剩余神经元输出的平均值作为最终的输出。这样可以增加网络的泛化能力并减少过拟合的可能性。
在实际应用中,一种常见的实现方式是采用Inverted Dropout。在训练阶段,通过对神经元的输出进行缩放,然后在测试阶段不对输出进行缩放。这样可以保持训练和测试阶段的一致性。
对于具体的代码实现,可以参考以下示例:
```python
p = 0.5 # 保持神经元激活的概率,越高表示dropout越少
def train_step(X):
# 前向传播
H1 = np.maximum(0, np.dot(W1, X) + b1)
U1 = (np.random.rand(*H1.shape) < p) / p # 第一个dropout mask
H1 *= U1 # dropout
H2 = np.maximum(0, np.dot(W2, H1) + b2)
U2 = (np.random.rand(*H2.shape) < p) / p # 第二个dropout mask
H2 *= U2 # dropout
out = np.dot(W3, H2) + b3
# 反向传播,计算梯度等操作...
# 更新参数...
def predict(X):
# 集成的前向传播
H1 = np.maximum(0, np.dot(W1, X) + b1) # 不需要缩放
H2 = np.maximum(0, np.dot(W2, H1) + b2)
out = np.dot(W3, H2) + b3
```
如果在训练过程中损失函数无法减小,可能是学习率过低或初始权重设置不合适。如果损失函数变得无穷大或不是一个数字,可能是学习率过高或初始权重设置不合适。在这种情况下,可以尝试调整网络的结构、学习率和权重初始化等参数。
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