Dropout

ldo和dcdc功耗_电路设计中LDO与DC/DC的选择问题（LDO篇）

一、LDOⅠ原理LDO，全称低压差线性稳压器(LowDropoutRegulator)，属于线性电源，应用时所需要的外接元件较少，一些型号的LDO只需在
15872626818·2023-11-17 00:32

常用稳压电源---DCDC和LDO

1.LDO的定义和原理1.1LDO简介LDO即LowDropoutRegulator，是一种低压差线性稳压器。这是相对于传统的线性稳压器来说的。
Aria_J·2023-11-17 00:59

LDO的原理及应用

01、LDO定义LDO即lowdropoutregulator，是一种低压差线性稳压器。这是相对于传统的线性稳压器来说的。
strongercjd·2023-11-17 00:56

为什么LDO一般不用在大电流场景？

LDO（lowdropoutregulator，低压差线性稳压器）或者低压降稳压器，它的典型特性就是压降。那么什么是压降？
The Kite·2023-11-17 00:55

AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)

AIGC实战——卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络1.1卷积层1.2叠加卷积层1.3检查模型2.批归一化2.1协变量漂移2.2使用批归一化进行训练2.3使用批归一化进行预测3.Dropout4.构建卷积神经网络小结系列链接
盼小辉丶·2023-11-16 11:47

动手学习深度学习（总结梳理）——6.暂退法（Dropout）

目录1.理论层面重新审视过拟合2.实现Dropout2.1从0开始实现dropout2.2简洁实现dropout3.QA环节3.1为什么推理中的dropout是直接返回输入？
TheFanXY·2023-11-16 06:48

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3
千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

单片机5V转3.3V电平你能想到几种方式，这里有19种，你都会吗？

压差为几百个毫伏的低压降（LowDropout，LDO）稳压器，是此类应用的理想选择。图1-1是基本LDO系统的框图，标注了相应的电流。
EDA365电子论坛·2023-11-16 00:37

单片机外围电路设计攻略（全）！

压差为几百个毫伏的低压降（LowDropout，LDO）稳压器，是此类应用的理想选择。图1-1是基本LDO系统的框图，标注了相应的电流。
weixin_42976659·2023-11-16 00:07

机器学习——实践

过拟合的处理——Dropout过拟合的处理——Earlystopping过拟合的处理——数据增强偏差和方差编辑一、数据集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数
七七喝椰奶·2023-11-11 09:34

将Keras模型导出为SavedModel模型

(self.feature_dim,),name='inputs')hidden=Dense(256,activation='relu',name='hidden1')(input_x)output=Dropout
丫头片子不懂事·2023-11-11 06:10

【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）

目录0.前言1.Cifar10数据集2.AlexNet网络模型2.1AlexNet的网络结构2.2激活函数ReLu2.3Dropout方法2.4数据增强3.使用GPU加速进行批量训练4.网络模型构建5.
使者大牙·2023-11-11 02:42

Dropout、剪枝、正则化有什么关系？什么是Dropout？

Dropout、剪枝、正则化有什么关系？{\color{Red}Dropout、剪枝、正则化有什么关系？}Dropout、剪枝、正则化有什么关系？目录Dropout、剪枝、正则化有什么关系？
唐三.·2023-11-10 14:22

机器学习：正则化

过拟合产生的原因是模型把数据样本的噪声或特性当作一般样本的共有特性拟合了（高方差）解决过拟合的方法有很多，比如减少迭代次数，使用dropout，数据清洗等，正则化也是一种解决过拟合，提高模型泛化性的方法
fly_jx·2023-11-10 14:21

PyTorch基础：神经网络工具箱torch.nn(nn.Module类)

一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中，当然我也可以吧不具有参数的层也放在里面；一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、Batc
丁天牛·2023-11-10 08:34

搭建神经网络（torch.nn的用法）

零零碎碎总结了一些torch框架里面nn模块的用法，尤其是关于搭建神经网络的nn.ModuleListnn.Modulenn.Sequentialnn.Linearnn.Dropoutnn.Embeddingnn.DataParallel
知福致福·2023-11-10 08:55

Camera驱动基础--硬件接口相关知识介绍

一.LDO,PMIC，PMU,GPIOLDO:低压差线性稳压器(lowdropoutregulator)：LDO内部有四个部分组成：分别是基准参考电压，误差放大器，分压抽取电路和晶体管调整电路基准参考电压
啦啦啦啦拉拉☜·2023-11-10 03:42

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解

深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解前言AlexNet讲解卷积层的作用卷积过程特征图的大小计算公式Dropout
牙牙要健康·2023-11-08 10:19

TensorFlow2.0教程2-全连接神经网络以及深度学习技巧

文章目录基础MLP网络1.回归任务2.分类任务mlp及深度学习常见技巧1.基础模型2.权重初始化3.激活函数4.优化器5.批正则化6.dropout基础MLP网络1.回归任务importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflow.keras.layersaslayers
总裁余(余登武)·2023-11-08 03:21

Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用

batchnorm和dropout层会因为状态的不同，而有不同的行为和反应。
张哥coder·2023-11-07 06:32

[网络层]什么是 Dropout

参考资料：深度学习中Dropout原理解析Dropout详解1、什么是Dropout在前向传播的过程中，让某个神经元的激活值以一定的概率P停止工作，可以使模型更加泛化，不会太依赖某些神经元。
LCG22·2023-11-06 07:05

神经网络 dropout 总结

reference：SeyyedHosseinHasanPour,MohammadRouhani,MohsenFayyaz,MohammadSabokrou,EhsanAdeli:TowardsPrincipledDesignofDeepConvolutionalNetworks:IntroducingSimpNet.CoRRabs/1802.06205(2018)image.pngimage.p
marshb·2023-11-05 16:40

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

具体的集成学习方法需要与验证集划分方法结合，Dropout和TTA是应用较为广泛的方法。
顾子豪·2023-11-05 03:19

深度学习调参技巧 调参trick

一般通用的trick都被写进论文和代码库里了，像优秀的优化器，学习率调度方法，数据增强，dropout，初始化，BN，LN，确实是调参大师的宝贵经验，大家平常用的也很多。
ad110fe9ec46·2023-11-04 10:24

PositionalEncoding类代码及论文原理理解

def__init__(self,d_model,dropout,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()self.d
thetffs·2023-11-04 02:08

multiheadattention类原理及源码理解

网络找的一段代码如下：classMultiHeadedAttention(nn.Module):def__init__(self,h,d_model,dropout=0.1):"Takeinmodelsizeandnumberofheads
thetffs·2023-11-04 02:38

pytorch dropout 置零 + 补偿性放缩

一句话概括：（训练过程中）Dropout操作=随机置零+非置零元素进行后补偿性放缩。以保证dropout前后数据scale不变。
XiaoPangJix1·2023-11-03 07:52

论文辅助笔记：t2vec models.py

init_classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_size,hidden_size,num_layers,dropout
UQI-LIUWJ·2023-11-03 05:38

【单词】【2015】

conventional依照惯例的convention公约，大会clinically临床的layout布置；规划paradox悖论，矛盾thesis论文dropoutrate辍学率explicitly明确的
irel1a_3·2023-11-03 03:26

论文辅助笔记：T2VEC一个疑虑：stackingGRUCell和GRU的区别在哪里？

1stackingGRUCellclassStackingGRUCell(nn.Module):"""Multi-layerCRUCell"""def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,dropout
UQI-LIUWJ·2023-11-02 06:38

pytorch 笔记：GRU

在多层GRU中，第l层的输入（对于l≥2）是前一层的隐藏状态乘以概率dropout。2基本使用方法torch.nn.GRU(self,input_size,h
UQI-LIUWJ·2023-11-02 06:00

torch基本功能介绍

eg.全连接、卷积、池化、BN分批处理、dropout、CrossEntropyLoss、MSLoss等。torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法。
空格为什么不行·2023-11-01 23:53

卷积神经网络

0.1.2公式和推导penal项：新的loss函数：故需要最小化loss函数所得的随机梯度下降更新公式为：0.2、丢弃法（Dropout）0.2.1概念和用途通过将输出项随机置0，另一部分随机增大来控制模型复杂
懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

从AlexNet到chatGPT的演进过程

使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。引入了GPU加速训练，大幅提高了深度神经网络的训练速度。
xw555666·2023-10-29 10:08

37 深度学习（一）：查看自己显卡的指令|张量|验证集|分类问题|回归问题

文章目录查看自己显卡的指令框架选什么张量的阶数验证集存在的意义分类问题一般的全连接的代码格式（板子）上面训练的详解一些省略梯度消失和梯度爆炸Dropout回归问题一般回归的全连接的板子batch-size
Micoreal·2023-10-26 02:29

【论文精读】Deep Learning and the Information Bottleneck Principle

DeepLearningandtheInformationBottleneckPrinciple上次读了《DeepLearningunderPrivilegedInformationUsingHeteroscedasticDropout
Atlas8346·2023-10-26 01:01

Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别

1model.train()和model.eval()用法和区别1.1model.train()model.train()的作用是启用BatchNormalization和Dropout。
Code_LiShi·2023-10-25 17:47

基于机器视觉的12306验证码识别 计算机竞赛

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2023-10-25 14:41

tf.keras.layers.AlphaDropout

对输入运用AlphaDropout,它会在dropout后保持原始值的均值和方差不变.tf.keras.layers.AlphaDropout(rate,noise_shape=None,seed=None
又双叒叕苟了一天·2023-10-25 07:17

【机器学习合集】泛化与正则化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录泛化与正则化1.泛化(generalization)2.正则化方法2.1显式正则化方法显式正则化方法对比提前终止模型的训练多个模型集成Dropout技术2.2参数正则化方法2.3隐式正则化方法方法对比泛化与正则化
slience_me·2023-10-24 20:30

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

成功使用Dropout机制使用了重叠的最大池化（MaxPooling）。
努力当总裁·2023-10-23 15:02

CNN-卷积操作pytorch实现

三、创建两套卷积核以及定义池化层，dropout层classNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#
学AI的同学·2023-10-23 15:32

改进Hinton的Dropout：可以用来减轻欠拟合了

近日在一篇论文《DropoutReducesUnderfitting》中，MetaAI、加州大学伯克利分校等机构的研究者展示了如何使用dropout来解决欠拟合问题。
GZKPeng·2023-10-22 17:49

深度学习笔面试知识点总结及题目

防止过拟合的手段（如果模型在训练集上表现比较好但在测试集上表现欠佳可以选择增大L1或L2正则的惩罚力度（L2正则经验上首选1.0，超过10很少见），或增大dropout的随机失活概率（经验首选0.5）；
zichen7055·2023-10-21 06:42

【多模态】平衡多模态学习（讨论与文章汇总）

文章目录1.提出问题2.解决方法01.添加额外的uni-modallossfunction:02.Modalitydropout03.Adjustlearningrate04.Imbalancedmulti-modallearning05
杀生丸学AI·2023-10-21 06:20

Pytorch的LSTM的理解

num_layers：lstm隐层的层数，默认为1bias：False则bih=0和bhh=0.默认为Truebatch_first：True则输入输出的数据格式为(batch,seq,feature)dropout
犹巴米拉尔达·2023-10-20 23:22

论文阅读 || 目标检测系列——yolov2详解

1优化方式的增加（预测更准确）1.1batchnormalization（批量归一化）mAP提升2.4操作：替代了YOLOV1的dropoutbatchnorm有助于解决方向传播过
magic_ll·2023-10-18 07:40

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）
LuDon·2023-10-16 08:37

对比学习笔记

文章目录一、什么是对比学习二、对比学习为什么这么火三、Simcse是什么1.无监督SimCSE2.有监督SimCSE四、simcse的损失函数是什么五、为什么simcse构造正例对时使用dropout是有效的方法六
hit56实验室·2023-10-15 06:55

ESimCSE 论文笔记

SimCSE采用两次dropout作为一对正样本来当作数据增强的方法（详细内容可见我的上一篇笔记），但这样有一个不好的地方就是模型会偏向认为具有相同长度的句子彼此之间就更为相似。为了验证这一观点
shuaiZuJiaoFu·2023-10-15 06:21
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