Эксперименты с dropout
Dropout помогает бороться с переобучением, случайным образом обнуляя часть выходных значений во время обучения. В этом упражнении вы построите простую нейронную сеть с dropout и посмотрите, как она ведёт себя в режимах обучения и оценки.
Пакет torch.nn заранее импортирован как nn, переменная features уже определена.
Это упражнение является частью курса
Введение в глубокое обучение с PyTorch
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Model with Dropout
model = nn.Sequential(
nn.Linear(8, 6),
nn.Linear(6, 4),
____)
# Forward pass in training mode (Dropout active)
model.____
output_train = ____