https://blog.csdn.net/weixin_41036461/article/details/80900616

可以参考:

https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/51966427

待学习:

import torch
import numpy as npclass Dropout:"""http://arxiv.org/abs/1207.0580"""def __init__(self, dropout_ratio=0.5):self.dropout_ratio = dropout_ratioself.train_flg = Trueself.mask = Nonedef __call__(self, x, manual_mask=None, train_flg=True):if train_flg:if manual_mask is None:self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratioelse:self.mask = manual_maskout = x * self.mask / (1.0 - self.dropo

自定义dropout相关推荐

  1. 深度学习的权重衰减是什么_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减...

    前言 本文主要内容--一文搞透深度学习中的正则化概念,常用正则化方法介绍,重点介绍Dropout的概念和代码实现.L1-norm/L2-norm的概念.L1/L2正则化的概念和代码实现- 要是文章看完 ...

  2. PyTorch 笔记(20)— torchvision 的 datasets、transforms 数据预览和加载、模型搭建(torch.nn.Conv2d/MaxPool2d/Dropout)

    计算机视觉是深度学习中最重要的一类应用,为了方便研究者使用,PyTorch 团队专门开发了一个视觉工具包torchvision,这个包独立于 PyTorch,需通过 pip instal torchv ...

  3. 【神经网络】(4) 卷积神经网络(CNN),自定义网络,案例:彩色图像10分类

    各位同学大家好,今天和大家分享一下TensorFlow2.0中如何使用函数方法自定义卷积神经网络. 1. 导入数据 获取系统自带的10分类图像数据,50k张用于训练,10k张用于测试. # 10分类卷 ...

  4. keras中lstm参数_如何使用Keras为自定义NER构建深度神经网络

    在这篇文章中,我们将学习如何使用Keras创建一个简单的神经网络来从非结构化文本数据中提取信息(NER). 模型架构 在这里,我们将使用BILSTM + CRF层.LSTM层用于过滤不需要的信息,将仅 ...

  5. transformers库的使用【二】tokenizer的使用,模型的保存自定义

    使用标记器(tokenizer) 在之前提到过,标记器(tokenizer)是用来对文本进行预处理的一个工具. 首先,标记器会把输入的文档进行分割,将一个句子分成单个的word(或者词语的一部分,或者 ...

  6. 【darknet速成】Darknet图像分类从模型自定义到测试

    欢迎来到专栏<2小时玩转开源框架系列>,这是我们第12篇文章,前面已经说过了caffe,tensorflow,pytorch,mxnet,keras,paddlepaddle,cntk,c ...

  7. 我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(自定义数据集篇)!

    大家好,我是红色石头! 在上三篇文章: 这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了! 我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(MNIST 手写数据集篇)! 我用 PyTorch ...

  8. 【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(自定义数据集篇)!

    在上三篇文章: 这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了! 我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(MNIST 手写数据集篇)! 我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 ...

  9. 【深度学习】算法工程师面试必考点:Dropout和R-Dropout的使用技巧

    作者 | BetterBench 出品 | 对白的算法屋 编者寄语: 搞懂Dropout和R-Drop看这篇就够了. 上一篇R-Drop:提升有监督任务性能最简单的方法,很多小伙伴们都私信我说,让我介 ...

最新文章

  1. npm nodejs包管理工具 简介
  2. DL之LSTM之UvP:基于TF利用LSTM基于DIY时间训练1200个数据预测后200个数据状态
  3. linux 设备数 of,linux下devicetree中惯用的of函数
  4. Linux如何查看所有用户和用户组信息(cat groups whoami)
  5. SV processses
  6. 微信小程序|个人简历
  7. PHP19 PHPStorm2018和GitHub的使用
  8. Angular6 依赖注入
  9. [资源整理]关于前端设计的那些博客儿~
  10. Nginx工作原理(Master+Worker)
  11. Enterprise Architect(EA)画UML之用例图,敲详细讲解+实战举例
  12. 立创EDA学习笔记(2)——创建元件符号
  13. ❤ ❤响应式小米官网源码!!!(js+css+html)❤ ❤
  14. 各层电子数排布规则_核外电子的排布及其规律,亨利·莫塞莱和查尔斯·巴克拉最先发现电子层...
  15. windows, macos 和 linux 各平台的哈希校验方法汇总
  16. 原创整理《考研英语词汇的逻辑》精选词汇-思维导图
  17. 最新的JavaScript知识总结,欢迎各位大佬指正,需要的留下邮箱,给你们发原稿(PDF版)...
  18. lg手机历史机型_用10款手机来看LG手机的发展
  19. debian 更换源 使用国内源 配置方法
  20. JSP四大域属性空间(page、request、session、application)详解

热门文章

  1. Linux C编程--网络编程1--字节顺序和字节处理函数
  2. C语言中的const,volatile与restrict的使用
  3. Linux System Programming -- Appendix
  4. 初中计算机flash操作,初中信息技术FLASH基础知识
  5. HTML做3D立体特效,html5 3D立体粒子波浪动画特效代码
  6. python javascript配合,在python部署时组合javascript文件
  7. NeHe教程Qt实现——lesson08
  8. android模拟器越狱,关于iOS Simulator(模拟器)是否可以越狱。
  9. 微信小程序的省市区三级地址mysql_微信小程序 实现三级联动-省市区
  10. isnull pivot server sql_SQLServer行列转换 Pivot UnPivot