PyTorch - Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

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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)

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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

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