dropout一般放在哪里
时间: 2023-09-15 16:24:26 浏览: 62
Dropout 一般放在神经网络的全连接层之间,可以在每个全连接层之后添加一个 Dropout 层,从而随机丢弃一些神经元,防止模型过拟合。
具体来说,Dropout 一般放在神经网络的隐藏层之后,不会放在输入层和输出层。在 PyTorch 中,可以通过在 nn.Module 子类中定义一个 nn.Dropout 层来实现 Dropout。下面是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.5)
self.fc2 = nn.Linear(20, 30)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc3 = nn.Linear(30, 1)
def forward(self, x):
x = self.dropout1(torch.relu(self.fc1(x)))
x = self.dropout2(torch.relu(self.fc2(x)))
x = self.fc3(x)
return x
```
在这个示例代码中,我们定义了一个三层的神经网络,其中前两个全连接层之后都添加了一个 Dropout 层,Dropout 的丢弃率都是 0.5。在 forward 函数中,我们先对输入数据做一次全连接操作和激活函数操作,然后再接一个 Dropout 层,最后再进行一次全连接操作。这样就可以在神经网络训练过程中随机丢弃一些神经元,防止模型过拟合。
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