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keras dropout 예제

Por 02/08/2019 Sem categoria Sem comentários

따라서, 당신이 말했듯이, keras 0.0은 드롭 아웃을 의미하지 않는다, 1.0 은 모든 것을 드롭 아웃 을 의미한다. 그렇다면 왜?.. 모델에 드롭아웃 레이어가 있는 것은 의미가 없습니다. 게다가 때 훈련? Keras 텐서기본 백 엔드(Theano, TensorFlow 또는 CNTK)의 텐서 오브젝트로, 모델의 입력과 출력을 아는 것만으로 도면커모델을 빌드할 수 있는 특정 특성을 보강합니다. 또한 교육 및 유효성 검사 데이터 집합에서 획기적인 손실의 진단 플롯을 확인하여 다른 드롭아웃 구성에 의해 과다 학습이 어떻게 영향을 받았는지 확인할 수 있습니다. 테스트 세트에서 얻은 정확도는 드롭아웃 없이 모델에서 얻은 정확도와 크게 다르지 않습니다. 이것은 샘플의 제한된 수로 인해 모든 가능성에 있습니다. 머신 러닝은 궁극적으로 일련의 기능을 고려하여 결과를 예측하는 데 사용됩니다. 따라서 모델의 성능을 일반화하기 위해 할 수 있는 모든 일은 순이익으로 간주됩니다. 드롭아웃은 모델이 과도하게 장착되지 않도록 하는 데 사용되는 기술입니다. 드롭아웃은 학습 단계의 각 업데이트에서 숨겨진 단위(숨겨진 레이어를 구성하는 뉴런)의 나가는 가장자리를 0으로 임의로 설정하여 작동합니다.

드롭아웃 레이어에 대한 Keras 설명서를 살펴보면 제프리 힌튼과 친구들이 작성한 백서에 대한 링크가 표시되며, 이 백서는 드롭아웃의 이론으로 기록됩니다. 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. Keras는 반복 계층에 대한 두 인수, 즉 입력에 대한 “드롭아웃”과 반복 입력에 대한 “recurrent_dropout”을 통해 변형 RNN(즉, 입력 및 반복 입력에 대한 샘플의 시간 단계에 걸쳐 일관된 드롭아웃)을 지원합니다. 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. 드롭아웃 정규화를 사용하도록 예제를 업데이트할 수 있습니다. 드롭아웃을 사용할 때 결과를 재현할 수 있습니까? 매번 어떤 노드의 임의성이 떨어질 수 있습니까? 활성화 기능 전후에 드롭아웃을 배치해야 하는지 여부에 대한 몇 가지 논쟁이 있습니다. 일반적으로 relu 이외의 모든 활성화 함수에 대해 활성화 함수 후에 드롭아웃을 배치합니다. 0.5를 통과하면 모든 숨겨진 단위(뉴런)가 0.5의 확률로 0으로 설정됩니다. 즉, 주어진 뉴런의 출력이 0으로 강제되는 50% 변경이 있습니다. 그런 다음 가중치에 하드 규칙을 부과하는 가중치 제약 조건이 있습니다. 일반적인 예는 가중치의 벡터 규범이 1, 2, 3과 같이 값 아래로 강제하는 최대 규범입니다.

노드의 모든 가중치를 초과하면 제약 조건을 충족할 수 있을 만큼 작게 만들어집니다. 안녕하세요 제이슨, 당신은 드롭 아웃을 예측하는 동안 사용되지 않지만, 우리는 예측하는 동안뿐만 아니라 드롭 아웃을 사용언급. 대신 SpatialDropout이라고 하는 새로운 드롭아웃 메서드를 공식화합니다. 주어진 컨볼루션 기능 텐서에 대한 […] [우리는] 전체 기능 맵에서 드롭아웃 값을 확장합니다.