nn.Linear使用dropout

在给定的代码中，nn.Linear并没有直接使用dropout。然而，在这个代码片段中，dropout被应用在nn.Linear之后的层中。

具体来说，dropout是在定义Dropout类的__init__方法中被创建的，并在forward方法中被应用在out = self.linear(inputs)的输出上。这里，dropout的概率被设置为0.3，意味着每个神经元有30%的概率不被激活。

因此，虽然nn.Linear本身没有使用dropout，但dropout被用于nn.Linear之后的层，以防止过拟合。

相关问题

if self.liu: self.dropout = nn.Dropout(0.5) self.branch2 = nn.Linear(512 * block.expansion, 256) self.classifier1 = nn.Linear(512 * block.expansion+256, self.num_classes) self.classifier2 = nn.Linear(256, 3) elif self.chen: self.dropout = nn.Dropout(0.5) self.fc_out = nn.Linear(512 * block.expansion, 1024) self.classifier1_1 = nn.Linear(1024, 256) self.classifier1_2 = nn.Linear(256, 128) self.classifier1_3 = nn.Linear(128, self.num_classes) self.classifier2_1 = nn.Linear(1024, 256) self.classifier2_2 = nn.Linear(256, 128) self.classifier2_3 = nn.Linear(128, 3)

这段代码是什么意思？

这段代码是一个类中的初始化方法，其中包含了两个条件判断。如果 self.liu 的值为 True，就会执行第一个条件判断下面的代码块，其中定义了一个丢弃层、一个全连接层和两个分类器。这些层用于将输入的特征图进行分类，其中丢弃层用于防止过拟合。如果 self.chen 的值为 True，就会执行第二个条件判断下面的代码块，其中定义了一个丢弃层、一个全连接层和六个分类器。这些层同样用于将输入的特征图进行分类，其中全连接层用于将特征图进行压缩，分类器用于进行分类。这里的self.num_classes表示分类的类别数。

self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(8, 32), # 第一层全连接层，输入数据大小，输出数据大小 nn.ReLU(inplace=True), # 激活函数 nn.Dropout(dropout), # dropout nn.Linear(32, 16), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout), nn.Linear(16,2))

这段代码定义了一个包含三个全连接层的神经网络模型，输入数据大小为8，即输入的特征数为8。第一层全连接层将输入数据从8维映射到32维，使用ReLU作为激活函数进行非线性变换，并加入dropout正则化以防止过拟合。第二层全连接层将上一层的输出从32维映射到16维，同样使用ReLU作为激活函数进行非线性变换，并加入dropout正则化。最后一层全连接层将上一层的输出从16维映射到2维，即输出的预测结果为2个类别之一。