dropout常常用于抑制过拟合，pytorch也提供了很方便的函数。但是经常不知道dropout的参数p是什么意思。在TensorFlow中p叫做keep_prob,就一直以为pytorch中的p应该就是保留节点数的比例，但是实验结果发现反了，实际上表示的是不保留节点数的比例。看下面的例子 ...

def dropout(X,drop_prob):X=X.float()//将张量变成浮点数张量 assert 0<=drop_prob<=1//drop_prob不满足0-1则终止程序 keep_prob=1-drop_prob//对未丢弃的函数进行拉伸 ...

工作原理： 所谓的dropout，从字面意思理解，就是“抛弃”。 抛弃什么呢？抛弃的是网络中隐藏层的节点（输入层和输出层是由数据类型和问题类型决定的，当然不能动啦！）。 怎么抛弃呢？dropout有一个参数p，p的取值介于0和1，含义是每个节点有p概率被抛弃。 被抛弃 ...

Dropout layers 随机将输入张量中部分元素设置为0。对于每次前向调用，被置0的元素都是随机的。 参数： p - 将元素置0的概率。默认值：0.5 in-place - 若设置为True，会在原地执行操作。默认值：False 形状： 输入 ...

上一篇讲了防止过拟合的一种方式,权重衰减,也即在loss上加上一部分\(\frac{\lambda}{2n} \|\boldsymbol{w}\|^2\),从而使得w不至于过大,即不过分偏向某个特征. 这一篇介绍另一种防止过拟合的方法,dropout,即丢弃某些神经元的输出.由于每次训练的过程里 ...

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在 ...

Dropout为什么有正则化的作用？ 下面来直观理解一下。 上面讲到，dropout每次迭代都会让一部分神经元失活，这样使得神经网络会比原始的神经网络规模变小，因此采用一个较小神经网络好像和使用正则化的效果是一样的。 第二个直观认识是 我们从单个神经元 ...

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257 作者：hjimce 一、相关工作 本来今天是要搞《Maxout Networks》和《Network In Network》的，结果发现maxout和dropout有点 ...