Experimentera med dropout
Dropout hjälper till att förhindra överanpassning genom att slumpmässigt sätta vissa utdatavärden till noll under träningen. I den här övningen bygger du ett enkelt neuralt nätverk med dropout och observerar hur det beter sig i tränings- och utvärderingsläge.
Paketet torch.nn är förladdat som nn, och features är redan definierat.
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till djupinlärning med PyTorch
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Model with Dropout
model = nn.Sequential(
nn.Linear(8, 6),
nn.Linear(6, 4),
____)
# Forward pass in training mode (Dropout active)
model.____
output_train = ____