প্রশ্ন ট্যাগ «dropout»

আমি বন্দীদের সাথে একটু খেলছি। বিশেষত, আমি ক্যাগল বিড়াল-বনাম-কুকুর ডেটাসেট ব্যবহার করছি যা 25000 চিত্রের উপর বিভক্ত বা কুকুর (প্রতিটি 12500) হিসাবে লেবেলযুক্ত। আমি আমার পরীক্ষার সেটটিতে প্রায় 85% শ্রেণিবদ্ধতা নির্ভুলতা অর্জন করতে সক্ষম হয়েছি, তবে আমি 90% নির্ভুলতা অর্জনের লক্ষ্য স্থির করেছি। আমার মূল সমস্যাটি হ'ল ফিট। একরকম এটি …

16 neural-network  deep-learning  convnet  image-recognition  dropout 

যদি কিছু নিউরোন অপসারণের ফলে আরও ভাল পারফরম্যান্স মডেল আসে, তবে প্রথম স্তরটিতে কম স্তর এবং কম নিউরন সহ একটি সরল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করবেন না কেন? কেন প্রথমদিকে আরও বড়, আরও জটিল মডেল তৈরি করেন এবং এর অংশগুলি পরে দমন করেন?

13 machine-learning  deep-learning  keras  regularization  dropout 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

LSTMড্রপআউট সহ একাধিক স্তর ব্যবহার করে, সমস্ত আড়াল স্তরগুলির পাশাপাশি আউটপুট ঘন স্তরগুলিতে ড্রপআউট রাখার পরামর্শ দেওয়া হয় কি? হিন্টনের কাগজে (যা ড্রপআউটের প্রস্তাব দিয়েছিল) তিনি কেবল ড্রপআউটকে ঘন স্তরগুলিতে ফেলেছিলেন, তবে এটি কারণ লুকানো অভ্যন্তরীণ স্তরগুলি সংবিধানমূলক ছিল। স্পষ্টতই, আমি আমার নির্দিষ্ট মডেলটির জন্য পরীক্ষা করতে পারি, তবে আমি …

11 neural-network  lstm  rnn  dropout  stacked-lstm 

ড্রপআউট ( কাগজ , ব্যাখ্যা ) কিছু নিউরনের আউটপুট শূন্যে সেট করে। সুতরাং একটি এমএলপি-র জন্য আপনার আইরিস ফুলের ডেটাসেটের জন্য নিম্নলিখিত স্থাপত্য থাকতে পারে : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) এটি এর মতো কাজ করবে: softmax(W3⋅tanh(W2⋅mask(D,tanh(W1⋅input_vector)))softmax(W3⋅tanh⁡(W2⋅mask(D,tanh⁡(W1⋅input_vector)))softmax(W_3 \cdot \tanh(W_2 \cdot \text{mask}(D, \tanh(W_1 …

10 dropout 

এমন কি কোনও পত্রিকা প্রকাশিত হয়েছে যা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির নিয়মিতকরণ পদ্ধতির পার্থক্য দেখায়, বিশেষত বিভিন্ন ডোমেনগুলিতে (বা কমপক্ষে বিভিন্ন ডেটাসেট)? আমি জিজ্ঞাসা করছি কারণ বর্তমানে আমার এই অনুভূতিটি রয়েছে যে বেশিরভাগ লোকেরা কম্পিউটার ভিশনকে নিয়মিতকরণের জন্য কেবল ড্রপআউট ব্যবহার করেন। নিয়মিতকরণের বিভিন্ন উপায় ব্যবহার করার কোনও কারণ আছে (না) আছে …

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout