pytorch之Dropout

解决loss过拟合问题：

在loss函数中加入正则化项，Dropout等途径

Dropout

带Dropout的网络可以防止出现过拟合。

设置Dropout时，torch.nn.Dropout(0.5), 这里的 0.5 是指该层（layer）的神经元在每次迭代训练时会随机有 50% 的可能性被丢弃（失活），不参与训练，一般多神经元的 layer 设置随机失活的可能性比神经元少的高。

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