Regularizace neuronové sítě

Image Modeling with Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Dropout

V každém kroku učení:

Vyberte podmnožinu jednotek
Ignorujte ji při dopředném průchodu
A při zpětném šíření chyby

Dropout

Dropout v Kerasu

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, Dropout

model = Sequential()
model.add(Conv2D(5, kernel_size=3, activation='relu', 
              input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(15, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Dávková normalizace

Přeškálování výstupů

Dávková normalizace v Kerasu

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, BatchNormalization 


model = Sequential()
model.add(Conv2D(5, kernel_size=3, activation='relu', 
              input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

model.add(BatchNormalization())

model.add(Conv2D(15, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Pozor při jejich společném použití!

Neharmonická spolupráce dropoutu a dávkové normalizace

Pojďme si procvičit!

Image Modeling with Keras