deras dropout的training参数
时间: 2023-12-10 09:03:13 浏览: 12
DeresNet是ResNet的一种变体,与ResNet类似,它也具有跨层连接。Dropout是一种正则化技术,它可以随机地在训练期间丢弃一定比例的神经元,以避免过拟合。因此,在使用DeresNet时,可以使用dropout来增强模型的泛化能力。其训练参数包括:
1. Dropout率:这是指在训练期间要丢弃的神经元的比例。一般来说,Dropout率在0.2到0.5之间效果比较好。
2. Batch size:这是指每个训练批次(batch)中要使用的样本数。Batch size越大,训练速度越快,但内存需求也会增加。
3. Learning rate:这是指模型在训练过程中更新权重的速度。如果学习率过高,可能会导致模型发散;如果学习率过低,可能会导致模型收敛缓慢。
4. Epochs:这是指训练的迭代次数。一般来说,Epochs越多,模型的性能也会越好,但同时训练时间也会更长。
5. Optimizer:这是指用于优化模型权重的算法。常用的优化器包括SGD、Adam和Adagrad等。