Dropout を試してみる
Dropout は、学習中に一部の出力値をランダムにゼロにすることで、過学習を防ぐのに役立ちます。この演習では、Dropout を含むシンプルなニューラルネットワークを構築し、学習モードと評価モードでの挙動の違いを確認します。
torch.nn パッケージは nn として読み込まれており、features はすでに用意されています。
この演習はコースの一部です
PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Model with Dropout
model = nn.Sequential(
nn.Linear(8, 6),
nn.Linear(6, 4),
____)
# Forward pass in training mode (Dropout active)
model.____
output_train = ____