Die Regularisierungsmethode wurde mithilfe von Dropout-Schichten erfolgreich auf mehrschichtige Perzeptrone angewendet

Multilayer Perceptron (MLP) ist ein häufig verwendetes Deep-Learning-Modell, das für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression verwendet wird. Allerdings ist MLP anfällig für Überanpassungsprobleme, das heißt, es schneidet beim Trainingssatz gut ab, beim Testsatz jedoch schlecht. Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher verschiedene Regularisierungsmethoden vorgeschlagen, von denen Dropout die am häufigsten verwendete ist. Durch das zufällige Verwerfen der Ausgabe einiger Neuronen während des Trainings kann Dropout die Komplexität des neuronalen Netzwerks verringern und dadurch das Risiko einer Überanpassung verringern. Diese Methode wurde häufig in Deep-Learning-Modellen eingesetzt und erzielte erhebliche Verbesserungen.

Dropout ist eine Technik zur Regularisierung neuronaler Netzwerke, die ursprünglich von Srivastava et al. vorgeschlagen wurde. Diese Methode reduziert die Überanpassung durch zufälliges Löschen von Neuronen. Konkret wählt die Dropout-Schicht zufällig einige Neuronen aus und setzt deren Ausgabe auf 0, wodurch verhindert wird, dass sich das Modell auf bestimmte Neuronen verlässt. Während des Tests multipliziert die Dropout-Schicht die Ausgabe aller Neuronen mit einer Retentionswahrscheinlichkeit, um alle Neuronen zu behalten. Auf diese Weise kann ein Ausfall das Modell dazu zwingen, während des Trainings robustere und generalisierbarere Merkmale zu lernen, wodurch die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessert wird. Durch die Reduzierung der Modellkomplexität kann Dropout auch das Risiko einer Überanpassung wirksam verringern. Daher ist Dropout zu einer der am häufigsten verwendeten Regularisierungstechniken in vielen Deep-Learning-Modellen geworden.

Das Prinzip des Dropouts ist einfach, aber effektiv. Dadurch wird das Modell gezwungen, robuste Merkmale durch zufälliges Löschen von Neuronen zu lernen, wodurch das Risiko einer Überanpassung verringert wird. Darüber hinaus verhindert ein Ausfall auch die neuronale Koadaption und vermeidet die Abhängigkeit von bestimmten Neuronen.

In der Praxis ist die Verwendung von Dropout sehr einfach. Beim Aufbau eines mehrschichtigen Perzeptrons können Sie nach jeder verborgenen Schicht eine Dropout-Schicht hinzufügen und eine Beibehaltungswahrscheinlichkeit festlegen. Wenn wir beispielsweise Dropout in einem MLP mit zwei verborgenen Schichten verwenden möchten, können wir das Modell wie folgt erstellen: 1. Definieren Sie die Struktur der Eingabeebene, der verborgenen Ebene und der Ausgabeebene. 2. Fügen Sie nach der ersten verborgenen Ebene eine Dropout-Ebene hinzu und setzen Sie die Beibehaltungswahrscheinlichkeit auf p. 3. Fügen Sie nach der zweiten verborgenen Schicht eine weitere Dropout-Schicht hinzu und legen Sie die gleiche Beibehaltungswahrscheinlichkeit p fest. 4. Definieren Sie die Ausgabeebene und verbinden Sie die vorherige verborgene Ebene mit der Ausgabeebene. 5. Definieren Sie die Verlustfunktion und den Optimierer. 6. Führen Sie Modelltraining und Vorhersage durch. Auf diese Weise basiert die Dropout-Schicht auf der Retentionswahrscheinlichkeit p

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

In diesem Beispiel haben wir nach jeder verborgenen Ebene eine Dropout-Schicht hinzugefügt und die Retentionswahrscheinlichkeit auf 0,5 gesetzt. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Neuron während des Trainings gelöscht wird, bei 50 % liegt. Während des Tests bleiben alle Neuronen erhalten.

Es ist zu beachten, dass Dropout während des Trainings verwendet werden sollte, nicht jedoch während der Prüfung. Dies liegt daran, dass wir beim Testen alle Neuronen nutzen wollen, um Vorhersagen zu treffen, und nicht nur einige.

Im Allgemeinen ist Dropout eine sehr effektive Regularisierungsmethode, die dazu beitragen kann, das Risiko einer Überanpassung zu verringern. Durch das zufällige Löschen von Neuronen während des Trainings kann ein Dropout das Modell dazu zwingen, robustere Funktionen zu lernen und eine Koadaption zwischen Neuronen verhindern. In der Praxis ist die Verwendung von Dropout sehr einfach: Fügen Sie einfach nach jeder verborgenen Ebene eine Dropout-Ebene hinzu und geben Sie eine Beibehaltungswahrscheinlichkeit an.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Regularisierungsmethode wurde mithilfe von Dropout-Schichten erfolgreich auf mehrschichtige Perzeptrone angewendet. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!