在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现dropout 探究不同丢弃率对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示）

在多分类任务实验中，我们可以采用两种不同方法实现dropout，一种是手动实现，另一种是使用torch.nn中的dropout函数。

手动实现dropout的过程是，在神经网络的训练过程中，对于每一层的输出结果，我们随机选择一定比例的节点进行丢弃，即将对应的神经元的输出值置为0。这样做的目的是为了减少过拟合现象。我们可以通过人工编写代码来实现dropout。

而使用torch.nn中的dropout函数的方法，我们只需要在网络的构建过程中，通过添加dropout层来实现。dropout层接收一个比例参数，即丢弃的节点的比例。在训练过程中，dropout层会自动随机丢弃一定比例的节点。

接下来，我们需要探究不同丢弃率对实验结果的影响。为了比较两种方法的效果差异，我们可以利用loss曲线进行展示。我们可以设置不同的丢弃率，对模型进行训练，并记录每个丢弃率下的训练损失。

实验结果显示，通常情况下，在一定丢弃率范围内，增加丢弃率可以显著减小训练损失。但是当丢弃率过高时，会出现欠拟合现象，导致训练损失增加。因此，选择合适的丢弃率是很重要的。

通过比较手动实现和使用torch.nn实现dropout的结果, 我们可以发现两种方法的效果应该是相似的。torch.nn中的dropout函数已经被广泛应用于深度学习框架中，它的实现更加简洁，同时也有助于代码的可读性和可维护性。因此，在实际应用中，我们通常会选择使用torch.nn中的dropout函数。