nn.Dropout2d（0.3）

时间: 2024-08-15 21:08:52 浏览: 44
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浅析PyTorch中nn.Module的使用

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`nn.Dropout2d(0.3)` 是 PyTorch 中的一个层（Layer），它属于深度学习库中的神经网络模块（Neural Network Modules）。在这个上下文中，Dropout2d 是一种正则化技术，用于防止模型过度拟合。"0.3" 表示Dropout的概率，即在训练过程中，每个2D特征图（feature map）有30%的元素会被随机设置为0，这有助于提高模型的泛化能力。 具体来说，这个层在前向传播（Forward Pass）过程中随机“丢弃”一部分输入，避免神经元之间的紧密依赖，使得模型对于输入的变化更加鲁棒。当进行预测（Inference）时，Dropout层会关闭，所有节点都会参与计算。
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pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

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基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5, 1024) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(1024, 141) # 数据增强 self.transform = transforms...

class Fruit360CnnModel(ImageClassificationBase): def __init__(self): super(Fruit360CnnModel,self).__init__() self.network = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2), # 16 X 50 X 50 nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=2, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2), # 32 X 25 X 25 nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=2, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(5, 5), # 64 X 5 X 5 nn.Flatten(), nn.Dropout(0.3), nn.ReLU(), nn.Linear(64*5*5, 131)) def forward(self, xb): return self.network(xb) model = Fruit360CnnModel() model

其中，每个卷积层都包含了卷积、批量归一化、ReLU 激活函数和最大池化操作，最后一个全连接层包含了 64*5*5 个神经元和一个 dropout 操作。在模型的 forward 方法中，输入图像通过网络得到输出结果。

以下是该问题定义的类class Fruit360CnnModel(ImageClassificationBase): def __init__(self): super(Fruit360CnnModel,self).__init__() self.network = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2), # 16 X 50 X 50 nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=2, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2), # 32 X 25 X 25 nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=2, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(5, 5), # 64 X 5 X 5 nn.Flatten(), nn.Dropout(0.3), nn.ReLU(), nn.Linear(64*5*5, 131)) def forward(self, xb): return self.network(xb) model = Fruit360CnnModel() model

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self.dropout = nn.Dropout2d(p=0.3) self.final = nn.Conv2d(deep_features_size, n_classes, kernel_size=1) def _make_encoder(self): return nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, ...

将pspnet的主干网络更改为efficient代码，附中文注释

self.dropout = nn.Dropout2d(p=0.3) def forward(self, x): size = x.size()[2:] x = self.efficientnet.extract_features(x) # 提取 EfficientNet-B7 的特征 psp = [self.relu(interp(x)) for interp in ...

基于pytorch将efficientnet迁移至PSP net用于语义分割，附中文注释

self.drop_2 = nn.Dropout2d(p=0.3) self.up_2 = PSPDecoder(512, 256) self.drop_3 = nn.Dropout2d(p=0.3) self.up_3 = PSPDecoder(256, 128) self.drop_4 = nn.Dropout2d(p=0.3) self.final = nn.Sequential...

我想要在PSPNet的末端加入条件随机场，包含背景总共5类，最开始输入的是473×473的图片，使用骨干网络为resnet50，下采样倍率是8，请给出加入条件随机场部分的代码，要使用GPU加速

self.drop_1 = nn.Dropout2d(p=0.3) self.drop_2 = nn.Dropout2d(p=0.15) self.final = nn.Sequential( nn.Conv2d(4096, 512, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=...

编写一个生成器为VAE的Gan训练时的pytorch详细完整代码，详细写出生成器和判别器的损失函数

nn.Dropout(0.3), nn.Linear(256, 1) ) def forward(self, x): x = torch.flatten(x, start_dim=1) return torch.sigmoid(self.net(x)) discriminator = Discriminator().to(device) # 生成器 class ...

请帮我写一段DCGAN代码

model.add(layers.Dropout(0.3)) model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dropout(0.3)) model.add(layers.Flatten()) ...

用python代码实现基于手写数字识别数据集MNIST的测试集（10000张图片）实验用Pytorch框架实现卷积神经网络的搭建。使用自注意力模型替换卷积神经网络中的一层。调整深层架构相关超参数使模型能正常运行并优化模型。进行十折交叉验证并汇报最终识别正确率。以图的形式汇报随机搜索优化过程中训练和测试错误的变化。

'dropout_rate': [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], 'kernel_size': [3, 5, 7, 9], 'pooling': ['max', 'avg'], 'attention': [True, False] } # 定义随机搜索函数 def random_search(param_space, num_...

TensorFlow CNN文本二分类python代码，含数据示例

conv = tf.nn.conv2d( input_x_expanded, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding="VALID", name="conv") # 非线性激活函数 h = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv, b), name="relu") # 最大池化层 pooled = tf....

基于卷积神经网络的猫狗识别代码

print("Test set accuracy: {accuracy:0.3f}".format(**eval_result)) if __name__ == "__main__": tf.app.run(main=main) 这个代码示例中，我们使用了一个包含两个卷积层、两个池化层和一个全连接层的卷积...
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此外，还可以使用nn.Dropout2d和nn.Dropout3d来分别应用于二维和三维输入（如卷积神经网络的特征图）。这些版本的Dropout会在每个通道上独立应用，而不是像nn.Dropout那样在整个张量上。 总结一下，Dropout是...
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