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.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Model with Dropout
model = nn.Sequential(
nn.Linear(8, 6),
nn.Linear(6, 4),
____)
# Forward pass in training mode (Dropout active)
model.____
output_train = ____