nn.dropout

nn.dropout是PyTorch中用于实现dropout功能的模块。dropout是一种常用的正则化技术，可以减少模型的过拟合现象。在训练过程中，dropout会随机将输入张量中的一些元素置为零，这样可以模拟现实生活中的数据缺失情况，以达到数据增强的目的。dropout的使用方法是通过创建一个nn.Dropout对象，并指定概率p，然后将这个对象应用在需要进行dropout操作的张量上。在每次前向传播中，dropout会以概率p将张量中的元素置为零，每个元素的丢弃与其他元素是相互独立的。需要注意的是，在推理阶段，需要将dropout关掉，可以通过调用model.eval()来实现。在代码中，通常将dropout应用在全连接神经网络的映射层之后。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch中nn.Dropout的使用技巧](https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/120786990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Pytorch】nn.Dropout的用法](https://blog.csdn.net/weixin_47050107/article/details/122722516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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