摘要： 和maxout(maxout简单理解)一样，DropConnect也是在ICML2013上发表的，同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的，两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进。 我们知道，Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0，而用bp更新权值时，不再更新与该节点相连的权值。用公式描述如下： 其中v是n*1维的列向量，W是d*n维的矩阵，m是个d*1的01列向量，a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式。这里的m和a(Wv)相乘是对应元素的相乘。 而DropConnect的思想也很简单，与Dropout不同的是... 阅读全文

摘要： maxout出现在ICML2013上，作者Goodfellow将maxout和dropout结合后，号称在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN这4个数据上都取得了start-of-art的识别率。 从论文中可以看出，maxout其实一种激发函数形式。通常情况下，如果激发函数采用sigmoid函数的话，在前向传播过程中，隐含层节点的输出表达式为： 其中W一般是2维的，这里表示取出的是第i列，下标i前的省略号表示对应第i列中的所有行。但如果是maxout激发函数，则其隐含层节点的输出表达式为： 这里的W是3维的，尺寸为d*m*k，其中d表示输入层节... 阅读全文