吴恩达团队 Tensorflow课程学习笔记 4-----dropout

keras中还有另一种层----dropout

1. 原理简介

⑴问题分析

神经网络中的层可能具有相似的权重，也有可能相互影响，从而导致过拟合 .
像这样的复杂模型，存在这样的风险 .

⑵添加dropout

通过删除一些节点，使它看起来如下图，这样会使得节点相互之间影响不太大，可能消除过拟合 .

2. 模型搭建

⑴模型总体

from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

# Flatten the output layer to 1 dimension
x = layers.Flatten()(last_output)
# Add a fully connected layer with 1,024 hidden units and ReLU activation
x = layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
# Add a dropout rate of 0.2
x = layers.Dropout(0.2)(x)                  
# Add a final sigmoid layer for classification
x = layers.Dense  (1, activation='sigmoid')(x)           

model = Model( pre_trained_model.input, x) 

model.compile(optimizer = RMSprop(lr=0.0001), 
              loss = 'binary_crossentropy', 
              metrics = ['acc'])

⑵Dropout层

x = layers.Dropout(0.2)(x)

参数在0-1之间，表示要丢弃的单位分数，这里我们要丢弃的是20%的神经元

⑶模型摘要部分展示

3. 结果展示

⑴ epochs = 100

训练100轮的结果???

⑵ epochs = 20

两条曲线大致是同步的，过拟合的问题得到了改善 .

最后

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