pytorch正则化
时间: 2023-10-18 07:31:19 浏览: 46
在PyTorch中,正则化可以通过使用Dropout和LayerNorm两种方式来实现。
对于Dropout,可以使用torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False)来定义一个Dropout层。其中,p表示舍弃概率,即神经元被舍弃的概率。
对于LayerNorm,可以使用nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True)来定义一个LayerNorm层。其中,normalized_shape表示输入的形状,eps表示对分母的一个小的正数常量,用来防止除以0的情况发生,elementwise_affine表示是否使用可学习的gamma和beta参数来进行仿射变换。
这些方法可以帮助在训练深度神经网络时进行正则化,以减少模型的过拟合问题,提高模型的泛化能力。
此外,如果你对PyTorch中的正则化方法有兴趣,你可以参考Github上的一个实现示例,链接为https://github.com/PanJinquan/pytorch-learning-tutorials/blob/master/image_classification/train_resNet.py。如果你觉得这个项目对你有帮助,可以给它一个"Star"来支持作者。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytorch学习笔记十六:正则化](https://blog.csdn.net/Dear_learner/article/details/124140775)[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%"]
- *3* [pytorch实现L2和L1正则化regularization的方法](https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/88426648)[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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