range(args.num_layers)], state_is_tuple=True) 我用上面的方法加了tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper层,训练时候的准确率可以到达83%,可是测试的时候却只有10%多,这是怎么回事,这里的代码不对劲 追梦逐梦白日做梦 2018-04-13 00:57:06 源自:4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试 831 ...
**很显然是神经元个数较多的层,因为神经元较多的层更容易让整个神经网络进行预测的结果产生过拟合,假设有如下图所示的一个dropout层: 由于隐藏层的第一层和第二层神经元个数较多,容易产生过拟合,因此我们将其加上dropout的结构,而后面神经元个数较少的地方就不用加了!
下一层Dense层的输出为y（1维），设y=WhyhT，则这里的Dropout层表示对Why进行概率为0.5的dropout ...
下一层Dense层的输出为y（1维），设y=WhyhT，则这里的Dropout层表示对Why进行概率为0.5的dropout ...
笔者采用的模型可以分为几个部分,首先是embedding层(将字转化为字向量),dropout层(随机将一些位置的数值设为0),rnn层(进行LSTM),全连接层1,激活函数,全连接层2,softmax层,最后的输出有两个节点,分别表示该名字为男或者为女的概率。 下面将对模型中每个部分进行简单的介绍 ...
上一节我们介绍了RNN网络层的记忆性原理，同时使用了keras框架听过的SimpleRNN网络层到实际运用中。然而...
正则化是机器学习的核心主题之一。正则化本质是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种操作。在机器学习中我们通过使用正则化方法,防止其过拟合,降低其泛化误差。 常用的正则化手段:数据增强、使用L范数约束、dropout、early stopping、对抗训练 ...
第四步:定义create_rnn_layer() 用于生成单层的rnn网络,rnn.LSTMCell构造单层LSTM网络, rnn.DropoutWrapper进行dropout层的定义 第五步:mlstm_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell进行多层LSTM的网络构建 第六步:使用mlstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) # 进行初始state的构建 ...
在对输入序列的隐藏层进行相关性加权求和得到此时decode需要的context vector : Rnn-Attenton class RnnAttentionModel(BaseModel): def __init__(self, rnn_type, hidden_dim, output_dim, n_layers,bidirectional, dropout,word_embedding, freeze, batch_first=True): super().__init__() self.rnn_type =...
Dropout 4. 提前终止Early stopping 5. 交叉验证 四、防止梯度消失/爆炸 1. 使用合适的激活函数:ReLU等 2. 预训练加微调:DBN等 3. 梯度剪切、正则 4. Batch Normalization 5. 残差结构 Resnet 6. 采用LSTM等模型 五、权值初始化 1. 随机初始化 2. 迁移学习 +1 分享回复1 卷积神经网络吧 hsyh109 深度...