drop_path=dpr[sum(depths[:i_layer]):sum(depths[:i_layer + 1])]
时间: 2023-04-09 09:03:22 浏览: 276
这是一个技术问题,我可以回答。Drop path 是一种正则化技术,用于防止神经网络过拟合。dpr 是一个列表,包含每个层的 drop path 概率。在这个公式中,depths 是一个列表,包含每个块中的层数。i_layer 是当前层的索引。公式的含义是,当前层的 drop path 概率等于前面所有层的层数之和到当前层的层数之和对应的 dpr 值之和。
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drop_path=dpr[sum(depths[:i_layer]):sum(depths[:i_layer + 1])]是什么意思
这是一个深度学习中的技术,用于在训练神经网络时随机丢弃一些神经元,以防止过拟合。其中,dpr是一个列表,depths是一个包含每个层的深度的列表,i_layer是当前层的索引。drop_path=dpr[sum(depths[:i_layer]):sum(depths[:i_layer+1])]表示当前层的丢弃率。
drop_path=dpr[sum(depths[:i_layer]):sum(depths[:i_layer + 1])]有什么作用
这个问题属于技术问题,我可以回答。drop_path=dpr[sum(depths[:i_layer]):sum(depths[:i_layer+1])]是在深度学习中用于防止过拟合的一种技术。它可以随机地将一些神经元的输出置为0,从而减少神经网络的复杂度,避免过拟合。
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