Dropout (Hinton et al.[2012]) 是提高深度神经网络（DNN）泛化能力的主要正则化技术之一。由于其简单、高效的特点，传统 dropout 及其他类似技术广泛应用于当前的神经网络中。dropout 会在每轮训练中随机忽略（即 drop）50% 的神经元，以避免过拟合的发生。如此一来，神经元之间无法相互依赖，从而保证了神经网络的泛化能力。在推理过程中会用到所有的神经元，因此所有的信息都被保留；但输出值会乘 0.5，使平均值与训练时间一致。这种推理网络可以看作是训练过程中随机生成的多个子网络的集合。Dropout 的成功推动了许多技术的发展，这些技术使用各种方法来选择要忽略的信息。例如，DropConnect (Wan et al. [2013]) 随机忽略神经元之间的部分连接，而不是神经元。
图 1：一些目前提出的 Dropout方法，以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展。
论文简介：训练更快，泛化更强的Dropout：Multi-Sample Dropout 论文标题：Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09788.pdf 论文作者：{Hiroshi Inoue}
2012 年，Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了 dropout。同年，AlexNet 的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet 使用 dropout 显著降低了过拟合，并对其在 ILSVRC 2012 竞赛中的胜利起到了关键作用。可以这么说，如果没有 dropout，我们目前在深度学习领域看到的进展可能会被推迟数年。
机器之心报道 机器之心编辑部 深度学习三巨头之一 Geoffrey Hinton 在 2012 年提出的 dropout 主要用来解决过拟合问题，但近日的一项工作表明，dropout 能做的事情不止于此。 2012 年，Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了 dropout。同年，AlexNet 的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet 使用 dropout
Dropout 是一类用于神经网络训练或推理的随机化技术，这类技术已经引起了研究者们的广泛兴趣，并且被广泛地应用于神经网络正则化、模型压缩等任务。虽然 Dropout 最初是为密集的神经网络层量身定制的，但是最近的一些进展使得 Dropout 也适用于卷积和循环神经网络层。本文总结了 Dropout 方法的发展历史、应用以及当下的研究热点，还详细介绍了研究者们提出的重要方法。
论文：Approximate Random Dropout for DNN training acceleration in GPGPU
深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。
继续DarkNet源码解析，本次解析src/dropout.h和src/dropout.c两个文件，也即是Dropout层。
开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。
注意：图片都在github上放着，如果刷不开的话，可以考虑访问外国网站。 转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。 dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。在下
之前了解的网络都是在全连接层加dropout层，防止模型过拟合。在看deepfm的模型的时候，发现在每一层都可以加入dropout层
Dropout有助于缓解high-level视觉任务中的过拟合问题，但在low-level视觉任务(如图像超分)中却鲜少应用。作为经典的回归问题，SR具有与high-level任务不同的行为：对dropout操作非常敏感 。
受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发，论文（Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting）提出了Dropout。
SpatialDropout是Tompson等人在图像领域提出的一种dropout方法。普通的dropout会随机地将部分元素置零，而SpatialDropout会随机地将部分区域置零，该dropout方法在图像识别领域实践证明是有效的。
选自arXiv 作者：Xiang Li, Shuo Chen, Xiaolin Hu, Jian Yang 机器之心编译 参与：朱乾树、蒋思源 自批量归一化提出以来，Dropout 似乎就失去了用武之处，流行的深度架构也心照不宣地在批归一化上不采用 Dropout。而近日南京理工大学和清华大学的研究表明 Dropout 在网络测试的时候神经元会产生方差偏移，因而进一步分析与理解如何能避免方差偏移风险，并克服二者组合的局限性。 在批归一化提出之前，Dropout 几乎是所有的最优网络的标配，尽管很简单，但它成
在机器学习领域里，Dropout 是一个较为重要的方法，其可以暂时丢弃一部分神经元及其连接，进而防止过拟合，同时指数级、高效地连接不同网络架构。
深度神经网络的训练是一件非常困难的事，涉及到很多因素，比如损失函数的非凸性导致的局部最优值、计算过程中的数值稳定性、训练过程中的过拟合等。
Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练过程中，Dropout会随机地关闭一部分神经元，这样可以使模型更加健壮，不会过度依赖于任何一个特定的神经元，从而提高模型的泛化能力。下面是一些使用技巧：
在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。这意味着神经元彼此非常依赖。它们彼此之间影响很大，并且在输入方面不够独立。找到某些神经元具有比其他神经元重要的预测能力的情况也是很常见的。换句话说，我们的输出可能会过度依赖一个神经元。
从深度学习被大家开始重视的时候，后续就出现一个神操作到现在还值得大家去使用，那就是“Dropout”的出现，为大家带来了很多优势，但是今年2018年NIPS开始搞事情了，更新换代的机会终于出现了，Hinton教授又为大家带来了新的发现，构建更新的架构——名为：Targeted Dropout！
在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。
dropout可以让模型训练时，随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重(但会保存下来，下次训练得要用，只是本次训练不参与bp传播)，其他过程不变。我们通常设定一个dropout radio=p，即每个输出节点以概率p置0（不工作，权重不更新），假设每个输出都是独立的，每个输出都服从二项伯努利分布p(1-p),则大约认为训练时，只使用了(1-p)比例的输出，相当于每次训练一个子网络。测试的时候，可以直接去掉Dropout层，将所有输出都使用起来，为此需要将尺度对齐，即比例缩小输出 r=r*(1-p)。
本文介绍了Fraternal Dropout一种简单RNNs正则化方法，通过作为正则项来减少模型在不同的dropout mask上预测结果的方差。实验证明，该方法在基准语言建模任务上取得了最先进的成果，同时具有更快的收敛速度。
编译 | Troy·Chang、爱心心、reason_W 校对 | reason_W 下个月机器学习领域的顶会Nips就要在大洋彼岸开幕啦，那么这次的Nips又有什么值得关注的亮点呢？Bengio在新作中提出了RNN优化的新概念fraternal dropout，通过最小化使用不同的dropout mask的同一个RNN的预测差异，提升RNN对于不同dropout mask的不变性，来对RNN进行优化。模型在对比实验中取得了非常惊艳的效果，同时在图像标注和半监督任务上也表现不俗，下面就跟随小编对这篇文章
按概率p 随机 将神经元 置 0 [如下(b)图]，以 缓解 神经元之间 隐形的协同适应，从而达到降低模型复杂度的目的：
Dropout这个概念已经推出4年了，它的详细描述见论文（https://arxiv.org/abs/1207.0580）。可是呢，它仿佛是个犹抱琵琶半遮面的美女，难以捉摸！！许多文献都对dropout有过描述，但解释的含糊不清，这里呢，我也不打算解释清楚，只是通过tensorflow来看一看dropout的运行机理。 文章分两部分，第一部分介绍tensorflow中的dropout函数，第二部分是我的思考。 1、tf.nn.dropput函数 首先看官方函数定义： def dropout(x, keep_
Dropout是一个防止过拟合的层,只需要设置一个dropout_ratio就可以了。
Improving Deep Neural Networks-Dataset、Bias&Variance中讲述了如何针对神经网络模型的不同Bias和Variance表现采用对应的调整策略，概括如下：
本系列文章面向深度学习研发者，希望通过 Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第10篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 上文介绍了Batch Normalization技术。Batch Normalization是加速训练收敛速度的非
在深度学习中，dropout训练时我们常常会用到的一个方法——通过使用它，我们可以可以避免过拟合，并增强模型的泛化能力。
本文首先介绍了Batch Normalization和Dropout在训练和测试时的不同点，后通过相关论文的参考讲述了BN和Dropout共同使用时会出现的问题，并给出了两种解决方案，通过阅读本文能够对这两种技术的特性更加清晰。
在这篇文章[1]中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表，意思就是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量，嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。
在这篇文章中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 函数作用就是使得矩阵x的一部分（概率大约为keep_prob）变为0，其余变为element/keep_prob, noise_shape可以使得矩阵x一部分行全为0或者部分列全为0 用在tensorflow中使得部分神经元随机为0不参与训练，如果算法过拟合了，可以试试这个办法。 with tf.Session() as sess: d = tf.to_float(t
作者：Aidan N. Gomez、Ivan Zhang、Kevin Swersky、Yarin Gal、Geoffrey E. Hinton
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后，你将了解： dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
Hinton在论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了Dropout。Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。
Dropout (Dropout)(Srivastava et al., 2014) 提供了正则化一大类模型的方法, 计算方便但功能强大。第一种近似下,Dropout可以被认为是集成非常多的大神经 网络的实用Bagging方法。Bagging涉及训练多个模型,并在每个测试样本上评估多 个模型。当每个模型是一个大型神经网络时,这似乎是不切实际的,因为训练和 评估这样的网络需要花费很多运行时间和内存。通常只能集成五至十个神经网络, 如Szegedy et al. (2014a) 用六个赢得 ILSVRC,超过这个数量就会迅速变得难以处 理。Dropout提供了一种廉价的Bagging集成近似,能够训练和评估指数级的神经网 络。
载入alexnet，draw_model函数需要传入三个参数，第一个为model，第二个参数为input_shape，第三个参数为orientation，可以选择'LR'或者'TB'，分别代表左右布局与上下布局。
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