dropout [딥러닝 기초개념] Dropout 네트워크의 유닛의 일부만 동작하도록하고, 일부는 동작하지 않도록 하는 방법이다. dropout은 1. 오버피팅을 방지하기 위한 방법 중 하나이며, hidden layer의 일부 유닛을 동작하지 않게 하는 것이다. hidden layer에 드롭아웃을 확률 p로 적용할 때, hidden 유닛들은 p확률로 제거되는 것이다. z는 0혹은 1을 가질수 있는 베르누이 분포 랜덤변수 벡터로, 확률적으로 ... dropout딥러닝dropout Regularization(L2 Regularization, Dropout) 보라색 점은 프랑스 플레이어들이 헤딩을 잘 할 수 있는 곳이다. 빨간색 점은 상대방 플레이어들이 헤딩을 잘 할 수 있는 곳이다. 이제 이 모델을 훈련시켜보자. 이런 부분들을 줄이기 위해서 두가지 기술을 도입할 수 있다. 이 방법은 cost function을 여기서 cost function을 바꿨으니, 당연히 backward propagation도 바꿔줘야 한다! 그림으로 다시 확인해보자. 확... Non-Regularized ModelL2 regularizationdropoutL2 regularization
[딥러닝 기초개념] Dropout 네트워크의 유닛의 일부만 동작하도록하고, 일부는 동작하지 않도록 하는 방법이다. dropout은 1. 오버피팅을 방지하기 위한 방법 중 하나이며, hidden layer의 일부 유닛을 동작하지 않게 하는 것이다. hidden layer에 드롭아웃을 확률 p로 적용할 때, hidden 유닛들은 p확률로 제거되는 것이다. z는 0혹은 1을 가질수 있는 베르누이 분포 랜덤변수 벡터로, 확률적으로 ... dropout딥러닝dropout Regularization(L2 Regularization, Dropout) 보라색 점은 프랑스 플레이어들이 헤딩을 잘 할 수 있는 곳이다. 빨간색 점은 상대방 플레이어들이 헤딩을 잘 할 수 있는 곳이다. 이제 이 모델을 훈련시켜보자. 이런 부분들을 줄이기 위해서 두가지 기술을 도입할 수 있다. 이 방법은 cost function을 여기서 cost function을 바꿨으니, 당연히 backward propagation도 바꿔줘야 한다! 그림으로 다시 확인해보자. 확... Non-Regularized ModelL2 regularizationdropoutL2 regularization