Los regularizadores le permiten aplicar penalizaciones en los parámetros de la capa o la actividad de la capa durante la optimización. Estas penalizaciones se suman a la función de pérdida que optimiza la red. Las sanciones de regularización se aplican por capa.
¿Qué es el regularizador de actividad?
El regularizador de actividad funciona en función de la salida de la red, y se usa principalmente para regularizar unidades ocultas, mientras que regularizador_de_peso, como su nombre lo indica, trabaja sobre los pesos (por ejemplo, haciéndolos decaer).
¿Cuándo debo usar el regularizador de actividad?
Si desea que la función de salida pase (o tenga una intersección más cercana) al origen, puede usar el regularizador de sesgo. Si desea que la salida sea más pequeña (o más cercana a 0), puede usar el regularizador de actividad.
¿Cómo uso el regularizador Keras?
Para agregar un regularizador a una capa, simplemente debe pasar la técnica de regularización preferida al argumento de palabra clave de la capa ‘kernel_regularizer’. Los métodos de implementación de regularización de Keras pueden proporcionar un parámetro que representa el valor del hiperparámetro de regularización.
¿Qué es kernel y sesgo?
La clase Dense Dense implementa la operación: salida = activación (punto (entrada, núcleo) + sesgo) donde la activación es la función de activación por elemento que se pasa como argumento de activación, el núcleo es una matriz de pesos creada por la capa y el sesgo es un sesgo vector creado por la capa (solo aplicable si use_bias es True ).
¿Qué significa la regularización del núcleo?
Los regularizadores le permiten aplicar penalizaciones en los parámetros de la capa o la actividad de la capa durante la optimización. Estas penalizaciones se suman a la función de pérdida que optimiza la red. Las sanciones de regularización se aplican por capa. kernel_regularizer : Regularizador para aplicar una penalización al núcleo de la capa.
¿Qué es la capa plana en CNN?
Aplanar es convertir los datos en una matriz unidimensional para ingresarlos en la siguiente capa. Aplanamos la salida de las capas convolucionales para crear un único vector de características largas. Y está conectado al modelo de clasificación final, que se denomina capa totalmente conectada.
¿La disminución de peso es lo mismo que la regularización de L2?
La regularización de L2 a menudo se denomina caída de peso, ya que hace que los pesos sean más pequeños. También se conoce como regresión de Ridge y es una técnica en la que la suma de los parámetros al cuadrado, o los pesos de un modelo (multiplicados por algún coeficiente) se agregan a la función de pérdida como un término de penalización para minimizar.
¿Cómo se utiliza la pérdida de peso en Keras?
Para obtener una disminución de peso global en keras, se deben agregar regularizadores a cada capa del modelo. En mis modelos, estas capas son capas de normalización por lotes (regulador beta/gamma) y densas/convoluciones (W_regularizer/b_regularizer). La regularización por capas se describe aquí: (https://keras.io/regularizers/).
¿Cómo reduce la regularización el sobreajuste?
La regularización es una técnica que agrega información a un modelo para evitar que se produzca un sobreajuste. Es un tipo de regresión que minimiza las estimaciones de los coeficientes a cero para reducir la capacidad (tamaño) de un modelo. En este contexto, la reducción de la capacidad de un modelo implica la eliminación de pesos extra.
¿Qué es la regularización de L1 y L2?
La regularización L1 da salida en pesos binarios de 0 a 1 para las características del modelo y se adopta para disminuir la cantidad de características en un conjunto de datos dimensional enorme. La regularización L2 dispersa los términos de error en todos los pesos, lo que conduce a modelos finales personalizados más precisos.
¿Qué es una capa de abandono?
La capa Dropout establece aleatoriamente las unidades de entrada en 0 con una frecuencia de tasa en cada paso durante el tiempo de entrenamiento, lo que ayuda a evitar el sobreajuste. Tenga en cuenta que la capa Dropout solo se aplica cuando el entrenamiento se establece en True, de modo que no se eliminan valores durante la inferencia. Al usar el modelo.
¿Cuáles son las soluciones generales para reducir el error de generalización?
El error de generalización se puede minimizar evitando el sobreajuste en el algoritmo de aprendizaje. El rendimiento de un algoritmo de aprendizaje automático se visualiza mediante gráficos que muestran valores de estimaciones del error de generalización a lo largo del proceso de aprendizaje, que se denominan curvas de aprendizaje.
¿Por qué la regularización L2 es mejor que L1?
Desde un punto de vista práctico, L1 tiende a reducir los coeficientes a cero, mientras que L2 tiende a reducir los coeficientes de manera uniforme. Por lo tanto, L1 es útil para la selección de características, ya que podemos descartar cualquier variable asociada con coeficientes que lleguen a cero. L2, por otro lado, es útil cuando tiene características colineales/codependientes.
¿Qué es un Regularizador en el aprendizaje automático?
Esta es una forma de regresión que restringe/regula o reduce las estimaciones del coeficiente a cero. En otras palabras, esta técnica desalienta el aprendizaje de un modelo más complejo o flexible, para evitar el riesgo de sobreajuste. Una relación simple para la regresión lineal se ve así.
¿Cómo agrego Regularizer a Tensorflow?
Como dices en el segundo punto, usar el argumento del regularizador es la forma recomendada. Puede usarlo en get_variable , o configurarlo una vez en su variable_scope y regularizar todas sus variables. Las pérdidas se recopilan en el gráfico y debe agregarlas manualmente a su función de costo de esta manera.
¿Cómo se usa el decaimiento de la tasa de aprendizaje en Keras?
Una forma típica es reducir la tasa de aprendizaje a la mitad cada 10 épocas. Para implementar esto en Keras, podemos definir una función de disminución de pasos y usar la devolución de llamada de LearningRateScheduler para tomar la función de disminución de pasos como argumento y devolver las tasas de aprendizaje actualizadas para su uso en el optimizador SGD.
¿Qué es una buena caída de peso en Adán?
La caída de peso óptima es una función (entre otras cosas) del número total de pases de lote/actualizaciones de peso. Nuestro análisis empírico de Adam sugiere que cuanto mayor sea el tiempo de ejecución/número de pases por lotes que se realizarán, menor será la disminución del peso óptimo.
¿Cómo detienes a Keras antes de tiempo?
Parada temprana en Keras. Keras admite la interrupción anticipada del entrenamiento a través de una devolución de llamada llamada EarlyStopping. Esta devolución de llamada le permite especificar la medida de rendimiento para monitorear, el disparador y, una vez disparado, detendrá el proceso de entrenamiento. La devolución de llamada EarlyStopping se configura cuando se instancia a través de argumentos
¿Por qué la regularización de L2 provoca una disminución del peso?
La regularización L2 hace esto agregando teóricamente un término a la función de error subyacente. El término penaliza los valores de peso. Los pesos más grandes producen un error mayor durante el entrenamiento. Por lo tanto, la regularización de L2 reduce las magnitudes de los pesos de la red neuronal durante el entrenamiento y también lo hace la disminución del peso.
¿La norma de lote es un Regularizador?
La normalización por lotes ofrece cierto efecto de regularización, lo que reduce el error de generalización, quizás ya no requiera el uso de abandono para la regularización. Eliminar el abandono de BN-Inception modificado acelera el entrenamiento, sin aumentar el sobreajuste.
¿Cómo se calcula la caída de peso?
Este número se llama caída de peso o wd. Es decir, de ahora en adelante, no solo restaremos la tasa de aprendizaje * gradiente de los pesos, sino también 2 * wd * w . Estamos restando una constante por el peso del peso original. Es por eso que se llama caída de peso.
¿Cuántas capas tiene CNN?
Arquitectura de red neuronal convolucional Una CNN normalmente tiene tres capas: una capa convolucional, una capa de agrupación y una capa totalmente conectada.
¿Qué hace la capa completamente conectada en CNN?
La capa totalmente conectada es simplemente redes neuronales de avance. Las capas totalmente conectadas forman las últimas capas de la red. La entrada a la capa completamente conectada es la salida de la capa final de agrupación o convolucional, que se aplana y luego se alimenta a la capa completamente conectada.
¿Es necesaria la capa plana?
¿Siempre es necesario incluir una operación de aplanamiento después de un conjunto de circunvoluciones 2D (y agrupación)?
Por ejemplo, supongamos estos dos modelos de clasificación binaria. Toman como entrada una matriz numérica 2D de 2 filas y 15 columnas y tiene como salida un vector de dos posiciones (positiva y negativa).