Eksperymenty z dropout
Dropout pomaga zapobiegać przeuczeniu, losowo zerując część wartości wyjściowych podczas treningu. W tym ćwiczeniu zbudujesz prostą sieć neuronową z dropoutem i sprawdzisz, jak zachowuje się w trybie treningu i ewaluacji.
Pakiet torch.nn jest wstępnie załadowany jako nn, a zmienna features jest już dla ciebie zdefiniowana.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Model with Dropout
model = nn.Sequential(
nn.Linear(8, 6),
nn.Linear(6, 4),
____)
# Forward pass in training mode (Dropout active)
model.____
output_train = ____