解释:nn.dropoutFraction = 0.5;
时间: 2023-08-10 08:02:14 浏览: 72
这行代码是在神经网络中使用 dropout 技术来防止过拟合。dropout 是一种在训练神经网络时随机丢弃一些神经元的技术,以此来减少神经网络对某些特定神经元的依赖性,从而提高其泛化能力。而 `nn.dropoutFraction = 0.5` 则表示在训练时,随机丢弃一半的神经元。在测试时,则不进行 dropout,所有神经元都参与计算。这个数值可以根据具体情况进行调整。
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解释下 self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) 是一个在神经网络中常用的技巧,用于防止过拟合。在训练神经网络时,模型可能会过度拟合训练数据,导致在测试数据上表现不佳。为了避免这种情况,可以在网络中添加 dropout 层,以一定的概率随机丢弃一些神经元的输出,从而减少神经元之间的依赖关系,使得模型更加鲁棒。在这里,p=0.5 表示每个神经元的输出有 50% 的概率被丢弃。
改写以下代码,使其具有dropout功能: dbnParams.numLayers = 5; dbnParams.hidden_sizes = 3; num_class = 4; dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10;opts.batchsize = 27;opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络,建立包含输出层的神经网络 nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数 nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh). nn.learningRate = 0.1; nn.dropoutFraction = 0.; opts.numepochs = 200; . opts.batchsize = 1; nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts); nn.output = ['softmax'];
dbnParams.numLayers = 5;
dbnParams.hidden_sizes = 3;
num_class = 4;
dbn.sizes = 100,100,100;
opts.numepochs = 10;
opts.batchsize = 27;
opts.momentum = 0.1;
opts.alpha = 0.01;
opts.plot = 1;
dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数
dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络,建立包含输出层的神经网络
nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数
nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh).
nn.learningRate = 0.1;
nn.dropoutFraction = 0.5; % 设置dropout的比例为0.5
opts.numepochs = 200;
opts.batchsize = 1;
nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts);
nn.output = ['softmax'];