1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Connected

Bài tập

Thử nghiệm với dropout

Dropout giúp ngăn overfitting bằng cách ngẫu nhiên đặt một số giá trị đầu ra về 0 trong quá trình huấn luyện. Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một mạng nơ-ron đơn giản có dropout và quan sát cách nó hoạt động ở chế độ huấn luyện và đánh giá.

Gói torch.nn đã được nạp sẵn là nn, và features đã được định nghĩa cho bạn.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Thêm một tầng dropout vào mô hình với xác suất 50% đặt các phần tử về 0.
  • Đặt mô hình ở chế độ huấn luyện và tạo dự đoán với features, lưu đầu ra vào output_train.