Dropout正则化：提升PyTorch模型性能的神器！

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本文展示了在PyTorch模型中添加Dropout正则化如何影响模型在损失和准确率方面的性能。 另外为了让大家可以更好的理解和使用pytorch，小墨也为大家收集了一份pytorch神经网络学习仓库 图中所有资料都下载打包好了 大家可以添加小助手获取 （长按二维码图片 添加既可） ，记得发送文章标题截图给小助手哦! Dropout正则化在机器学习中的意义是什么？ Dropout正则化是机器学习中的一种方法，通过在神经网络中随机丢弃一些单元（神经元）来模拟同时训练多个网络架构的效果，这对于减少训练过程中的过拟合风险至关重要。 在PyTorch模型中集成Dropout 要在PyTorch模型中集成Dropout正则化，可以方便地使用torch.nn.Dropout类。 这个类需要一个输入参数，即dropout率，它表示神经元被关闭（即不参与训练）的概率。 Dropout可以应用于任何非输出层之后。 self .dropout = n ………………………………