两个dropout层应该将概率设置为多少比较合适

通常情况下，dropout的概率取值在0.2到0.5之间比较常见。但是具体的取值还要根据具体的任务和模型结构来确定。如果模型过拟合，可以适当增加dropout的概率；如果模型欠拟合，可以适当降低dropout的概率。此外，有些研究表明，对于一些较大的模型，适当降低dropout的概率可以提高模型的性能。因此，具体的取值要根据实验结果来确定。

相关问题

LSTM dropout取值阀内

### LSTM 中 Dropout 参数的取值范围

Dropout 是一种有效的正则化技术，用于防止神经网络过拟合。对于LSTM模型而言，在隐藏层之间应用Dropout能够显著提升模型性能并提高泛化能力[^1]。

在实际应用中，Dropout参数通常设置在一个合理的范围内：

- **最小值**：0 表示完全关闭Dropout机制，即没有任何神经元被丢弃；
- **最大值**：接近但小于1 的数值（例如0.9），表示几乎所有的神经元都有可能被暂时移除参与训练过程中的权重更新；
- **常用区间**：一般推荐使用的范围是在 `[0.2, 0.5]` 或者更保守一点可以在 `[0.1, 0.3]` 这两个区间内选取合适的值来平衡欠拟合与过拟合之间的关系。

下面是一个简单的PyTorch代码片段展示如何定义带有Dropout功能的LSTM层:

import torch.nn as nn

class LSTMDropoutModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, dropout_prob=0.2):
        super(LSTMDropoutModel, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size,
                            hidden_size=hidden_size,
                            num_layers=num_layers,
                            batch_first=True)
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout_prob)  # 设置Dropout概率
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.dropout(out[:, -1, :])  # 应用Dropout到序列最后一个时间步的结果上
        out = self.fc(out)
        return out

通过上述方式可以有效地控制LSTM内部连接强度的变化程度从而达到更好的训练效果[^2]。