Регуляризація нейронних мереж

Моделювання зображень у Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Dropout

На кожному кроці навчання:

Виберіть підмножину юнітів
Ігноруйте їх у прямому проході
І в зворотному поширенні помилки

Dropout

Dropout у Keras

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'))

Batch normalization

Масштабуйте виходи

Batch Normalization у Keras

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'))

Будьте обережні, поєднуючи їх!

Невідповідність між dropout і batch normalization

Давайте потренуємось!

Моделювання зображень у Keras