1.神經網絡權重是什么

dropout層要解決的問題：在機器學習的一些模型中，如果模型的參數(shù)太多，而訓練樣本又太少的話，這樣訓練出來的模型很容易產生過擬合現(xiàn)象內容：在訓練時， 每個神經元以概率p保留， 即以1-p的概率停止工作， 每次前向傳播保留下來的神經元都不同。

2.神經網絡權重取值范圍

好處：1. 多模型的平均： 不同的固定神經網絡會有不同快樂家族成員名單的過擬合， 多個取平均則有可能讓一些相反的擬合抵消掉， 而Dropout每次都是不同的神經元失活， 可以看做是多個模型的平均， 類似于多數(shù)投票取勝的策略。

3.神經網絡中的權重是怎么確定出來的

2. 減少神經元間的依賴： 由于兩個神經元不一定同時有效， 因此減少了特征之間的依賴， 迫使網絡學習有更為魯棒的特征， 因為神經網絡不應該對特定的特征敏感， 而應該從眾多特征中學習更為共同的規(guī)律，這也起到了正則化的效果。

4.求解神經網絡的權重系數(shù)

3. 生物進化： Dropout類似于性別在生物進化中的角色， 物種為了適應環(huán)境變化， 在繁衍時取雄性和雌性的各一半基因進行組合， 這樣可以適應更復雜的新環(huán)境， 避快樂家族成員名單免了單一基因的過擬合， 當環(huán)境發(fā)生變化時也不至于滅絕。

5.神經網絡的權重和偏差

6.訓練好的神經網絡權重值

pytorch舉例：# PyTorch將元素置0來實現(xiàn)Dropout層， 第一個參數(shù)為置0概率， 第二個為是否原地操作 dropout = nn.Dropout(0.5, inplace=False)

7.神經網絡權值是什么

pooling層本質：降采樣 作用：降低特征圖的參數(shù)量， 提升計算速度， 增加感受野可以使模型更關注全局特征而非局部出現(xiàn)的位置可以保留一些重要的特征信息， 提升容錯能力， 并且還能在一定程度上起到防止過擬合的作用 。

8.神經網絡的權重矩陣

分類：最大值池化，平快樂家族成員名單均值池化參數(shù)：kernel_size, stridepytorch舉例：max_pooling = nn.MaxPool2d(2, stride=2) aver_pooling = nn.AvgPool2d(2, stride=2)

9.神經網絡權重初始化方法

BN層要解決的問題： 卷積網絡被設計得越來越深， 然而網絡卻變得難以訓練收斂與調參。內容：1. 對每一個batch的輸入特征進行白化操作， 即去均值方差過程。

10.神經網絡 權重衰減

進行線性變換操作

γ與β為新引進的可學習參數(shù)優(yōu)點：緩解梯度消失， 加速網絡收斂簡化調參， 網絡更穩(wěn)定防止過擬合 pytorch使用：1 impor快樂家族成員名單t torch 2 from torch import nn 3 # 使用BN層需要傳入一個參數(shù)為num_features， 即特征的通道數(shù) 4 bn = nn.BatchNorm2d(64) 5 print(bn) 6 >> BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 7 8 # eps為公式中的?， momentum為均值方差的動量， affine為添加可學習參數(shù) 快樂家族成員名單 9 input = torch.randn(4, 64, 224, 224) 10 output = bn(input) 11 # BN層不改變輸入、 輸出的特征大小 12 print(output.shape) 13 >> torch.Size([4, 64, 224, 224])。

全連接層內容： 每一個節(jié)點都與上下層的所有節(jié)點相連， 輸入與輸出都被延展成一維向量缺點：最致命的問題在于其參數(shù)量的龐大存在著大量的參數(shù)冗余， 也容易發(fā)生過擬合的現(xiàn)象參考鏈接：(神經網絡基本組成 - 池化層、Dropout層、BN層、全快樂家族成員名單連接層 13。

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