以更高的 dropout 概率重新训练模型

问题描述

如果我有一个使用 // 1. Turn your loader ON at first data() { loading: true,},// 2. Listen on `mounted` `hook` on `vue-particles` and turn OFF your loader: <vue-particles @hook:mounted="loading = false"></vue-particles> dropout 训练的模型,然后我使用 p=0.3 重新训练同一个模型,并使用最高的验证准确率是不是错了?

我按照这个训练-再训练逻辑进行了 5 次折叠,并使用了每次折叠的 p=0.5 结果。

不幸的是,我在论文中犯了这个错误,因为我的模型过度拟合,所以我认为最好以更高的 dropout 重新训练。

请让我知道我的结果是否有效或可辩护,或者我是否必须从头开始。

解决方法

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