dropout可以实现正则化可以理解。但是使用dropout，为什么梯度下降能够让网络的整体的损失函数达到最小呢？
dropout随机屏蔽了隐藏层的一些节点，根据剩下的网络，反向传播计算出的梯度，对剩下的参数进行优化。应该是使这个剩下网络的损失函数变小了，下一次循环又是使另一个剩下的网络的损失函数变小。为什么最后，整个网络的损失函数也变小了呢？变得更优了呢？
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- 2020-10-24 09:58回答 1 已采纳 这个是需要自己去添加并调节drop率
- 2020-09-15 10:21回答 1 已采纳 没办法，你的训练样本太少。增加训练样本是唯一的办法。 好比吃不饱饭怎么办，不增加饭，采用稀饭掺水，少餐多顿这些办法都治标不治本。 所以你看即便it大厂，也在拼命积攒数据以及人工标注数据，花费大
- 2023-03-04 11:08回答 2 已采纳 这种情况可能是由于模型在训练过程中出现了过拟合的现象。过拟合通常是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的情况。在训练过程中，模型过度适应了训练集的噪声和特定的样本，从而导致了 val_los
- 2023-06-05 19:46von Neumann的博客 分类目录：《深入理解深度学习》总目录Dropout供了正则化一大类模型的方法，计算方便且功能强大。在第一种近似下，Dropout可以被认为是集成大量深层神经网络的实用Bagging方法。Bagging涉及训练多个模型，并在每个...
- 2023-03-05 18:39回答 2 已采纳 尝试一下调整参数吧，或者加层数试试
- 2023-02-08 20:16
关于#神经网络#的问题：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x64 and 128x64)
pytorch
深度学习
神经网络
回答 3 已采纳 问题在后面的 model(data[0])，data 和 x 不匹配，设置错误. 可以打印和追踪矩阵的形状，是开始设置时就不匹配，还是中间被修改了，在哪里发生修改的。 - 2022-05-30 00:00回答 2 已采纳 删除最后的softmax层，在内个relu之前加归一化就好了
- 2020-07-26 12:03幻风_huanfeng的博客 如图所示，我们的训练集中有两类样本，分别为蓝色样本和红色样本，我们的任务是使用深度学习的方式来训练出一条决策边界来区别开这两类样本，这里我们训练出了两条决策边界，分别为黑色决策边界和绿色决策边界。...
- 2022-10-19 08:47回答 1 已采纳 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：pytorch+cnn+lstm+词向量
- 2022-09-14 22:20回答 1 已采纳 具体实现就是这个feature中，
- 2022-04-09 16:19回答 1 已采纳 感觉是len(train_data) // batch_size
- 2021-01-20 09:38AI路漫漫的博客 权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化，机器学习基础，过拟合和欠拟合
- 2022-04-18 16:27回答 1 已采纳 看样子是shuffle做的不好啊，不同batch不是同分布的，你调整一下shuffle的大小吧，或者预先打乱一下。
- 2023-08-29 23:45请让我按时毕业的博客 残差网络是一种深度神经网络，它的特点是在每个卷积层后面添加了一个跳跃连接，使得输入可以...Dropout正则化可以有效地缓解梯度消失或爆炸的问题，因为它降低了网络的复杂度，使得梯度可以更容易地流动到较浅的层。
- 2019-08-22 12:11Reanon的博客 L2正则化 避免过度拟合的标准方法称为L2正则化，它包括适当修改你的成本函数，我们从原来的成本函数(1)到现在的函数(2)： (1)J=−1m∑i=1m(y(i)log(a[L](i))+(1−y(i))log(1−a[L](i)))J = -\frac{1}{m} \sum\...
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