解决loss过拟合问题：
在loss函数中加入正则化项，Dropout等途径
Dropout
带Dropout的网络可以防止出现过拟合。
设置Dropout时，torch.nn.Dropout(0.5), 这里的 0.5 是指该层（layer）的神经元在每次迭代训练时会随机有 50% 的可能性被丢弃（失活），不参与训练，一般多神经元的 layer 设置随机失活的可能性比神经元少的高。
解决loss过拟合问题：
在loss函数中加入正则化项，Dropout等途径
带Dropout的网络可以防止出现过拟合。
设置Dropout时，torch.nn.Dropout(0.5), 这里的 0.5 是指该层（layer）的神经元在每次迭代训练时会随机有 50% 的可能性被丢弃（失活），不参与训练，一般多神经元的 layer 设置随机失活的可能性比神经元少的高。
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PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout
Output:
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本文标题：pytorch之Dropout
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/gzunvqtx.html
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