PyTorch - Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
Posted SpikeKing
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了PyTorch - Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
面试:
- dropout的原理和作用是什么?
- dropout如何解决过拟合,模拟什么样的学习方法?答案:集成学习
- 在dropout中,除了直接将weight设置为0,对于保留的weight还进行哪些操作,例如p=0.2
- 实现一个dropout()函数,输入input,输出output,三层参数input,p,training
- 调用model.eval(),执行哪些操作,和没有调用之前,有什么分别?哪些常用的layer受到影响?
torch.nn的模块,包含很多layer,神经网络是核心模块,都是torch.nn的组合
结合torch.nn源码,理解不同的API,同时包括经典论文
Dropout Layers,除此之外,以函数的形式的dropout,torch.nn.functional.dropout
- nn.Dropout
torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False)
import</
以上是关于PyTorch - Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 Pytorch 中使用 Dropout:nn.Dropout 与 F.dropout
深度学习:《PyTorch入门到项目实战》第九天:Dropout实现(含源码)