【机器学习基础】nn.Dropout的用法

1.nn.Dropout用法一

一句话总结:Dropout的是为了防止过拟合而设置

  • 详解:
    1.Dropout是为了防止过拟合而设置的
    2.Dropout顾名思义有丢掉的意思
    3.nn.Dropout(p = 0.3) # 表示每个神经元有0.3的可能性不被激活
    4.Dropout只能用在训练部分而不能用在测试部分
    5.Dropout一般用在全连接神经网络映射层之后,如代码的nn.Linear(20, 30)之后

代码部分:

python 复制代码
class Dropout(nn.Module):
	def __init__(self):
		super(Dropout, self).__init__()
		self.linear = nn.Linear(20, 40)
		self.dropout = nn.Dropout(p = 0.3) # p=0.3表示下图(a)中的神经元有p = 0.3的概率不被激活

	def forward(self, inputs):
		out = self.linear(inputs)
		out = self.dropout(out)
		return out

net = Dropout()
# Dropout只能用在train而不能用在test	

2.nn.Dropout用法二

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

a = torch.randn(4, 4)
print(a)
"""
tensor([[ 1.2615, -0.6423, -0.4142,  1.2982],
        [ 0.2615,  1.3260, -1.1333, -1.6835],
        [ 0.0370, -1.0904,  0.5964, -0.1530],
        [ 1.1799, -0.3718,  1.7287, -1.5651]])
"""
dropout = nn.Dropout()
b = dropout(a)
print(b)
"""
tensor([[ 2.5230, -0.0000, -0.0000,  2.5964],
        [ 0.0000,  0.0000, -0.0000, -0.0000],
        [ 0.0000, -0.0000,  1.1928, -0.3060],
        [ 0.0000, -0.7436,  0.0000, -3.1303]])
"""

由以上代码可知Dropout还可以将部分tensor中的值置为0

https://blog.csdn.net/weixin_47050107/article/details/122722516

相关推荐
shuououo17 小时前
YOLOv4 核心内容笔记
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
DO_Community20 小时前
普通服务器都能跑:深入了解 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
人工智能·开源·llm·大语言模型·qwen
WWZZ202521 小时前
快速上手大模型:机器学习3(多元线性回归及梯度、向量化、正规方程)
人工智能·算法·机器学习·机器人·slam·具身感知
deephub21 小时前
深入BERT内核:用数学解密掩码语言模型的工作原理
人工智能·深度学习·语言模型·bert·transformer
PKNLP21 小时前
BERT系列模型
人工智能·深度学习·bert
兰亭妙微1 天前
ui设计公司审美积累 | 金融人工智能与用户体验 用户界面仪表盘设计
人工智能·金融·ux
AKAMAI1 天前
安全风暴的绝地反击 :从告警地狱到智能防护
运维·人工智能·云计算
岁月宁静1 天前
深度定制:在 Vue 3.5 应用中集成流式 AI 写作助手的实践
前端·vue.js·人工智能
galaxylove1 天前
Gartner发布数据安全态势管理市场指南:将功能扩展到AI的特定数据安全保护是DSPM发展方向
大数据·人工智能
格林威1 天前
偏振相机在半导体制造的领域的应用
人工智能·深度学习·数码相机·计算机视觉·视觉检测·制造