nn.dropout()的用法,随机失活
nn.dropout()是为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层
Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了
注意:pytorch的p和TensorFlow的keep_prob
代表的正好相反
dropout常常用于抑制过拟合,pytorch也提供了很方便的函数。但是经常不知道dropout的参数p
是什么意思。在TensorFlow中p
叫做keep_prob
,就一直以为pytorch中的p
应该就是保留节点数的比例,但是实验结果发现反了,实际上表示的是不保留节点数的比例。
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