Dropout设置多少
时间: 2023-07-04 16:30:42 浏览: 428
在 Keras 中,我们可以使用 `Dropout(rate)` 层来添加 Dropout 层到模型中,并通过 `rate` 参数来指定 Dropout 的比率。在实践中,通常使用的 Dropout 比率为 0.2 到 0.5 之间,具体取值需要根据具体任务和数据集进行调整。
一般来说,如果模型出现了过拟合的现象,可以通过增加 Dropout 比率来减少过拟合。但是,如果 Dropout 比率过大,也会对模型的表现产生负面影响,因此需要在训练过程中不断调整 Dropout 比率,直到找到最优的值。
需要注意的是,如果在 LSTM 层中使用 Dropout,应该将 `dropout` 参数设置为 0,而是在后面添加 Dropout 层,以避免训练过程中的不稳定性。例如,在堆叠多个 LSTM 层时,可以在每个 LSTM 层之后添加一个 Dropout 层,如下所示:
```python
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, data_dim)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))
```
在上面的代码中,我们在每个 LSTM 层之后添加了一个 Dropout 层,并将 Dropout 比率设置为 0.2。