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self.dropout = nn.Dropout(dropout)

时间: 2023-03-29 13:04:27 浏览: 115

Tensorflow中的dropout的使用方法

Hinton在论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了Dropout。Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。 tf.nn.dropout def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None): 其中，x为浮点类型的tensor，keep_prob为浮点类型的scalar，范围在(0,1]之间，表示x中的元素被保留下来的概率，n

这个问题是关于 PyTorch 中的 Dropout 层的初始化，我可以回答。Dropout 是一种常用的正则化方法，用于减少神经网络的过拟合。在 PyTorch 中，可以通过 nn.Dropout 类来实现 Dropout 层的添加，其中 dropout 参数指定了 Dropout 层的丢弃概率。self.dropout = nn.Dropout(dropout) 的作用是初始化一个 Dropout 层，并将其赋值给 self.dropout 变量。

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