Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Практики реализации нейронных сетей

3 байта добавлено, 23:16, 4 марта 2020
м
Нет описания правки
В обычной нейронной сети явление переобучения появляется из-за так называемой совместной адаптации (англ. ''co-adaptation''), то есть при обновлении весов нейрона, во время обучения [[Обратное распространение ошибки | методом обратного распространения ошибки]], учитывается деятельность остальных нейронов с целью минимизировать функцию потерь. Поэтому веса нейронов могут меняться, исправляя при этом ошибки других нейронов. Метод дропаута как раз предотвращает эту адаптацию.
[[Файл:DropoutExampleNewDropoutExample.jpeg|400px|thumb|right|Рис 2. a) Стандартная нейронная сеть. <br> b) Нейронная сеть после применения дропаута.]]
===Алгоритм дропаут===
Рассмотрим слой нейронной сети состоящий из <tex>H</tex> нейронов. Метод дропаут выключает нейрон с вероятностью <tex>p</tex>, соответственно, оставляет включенным с вероятностью <tex>q = 1 - p</tex>, причем вероятность выключения любого нейрона сети одинакова.
113
правок

Навигация