以更高的 dropout 概率重新训练模型
如果我有一个使用 <code>// 1. Turn your lo...
哪些 PyTorch 模块受 model.eval() 和 model.train() 影响？
<code>model.eval()</code> 方法修改某...
keras SpatialDropout2D 在 TimeDistributed 层中的正确使用 - CNN LSTM 网络
我在为时间序列样本中的所有时间步长应用相同的 dro...
在 pytorch 中使用 dropout 时，丢弃的节点会随机改变吗？
如果我使用 <code>torch.manual_seed(1111)&l...
使用 Dropout 对 HuggingFace 的 BERT 进行预测
评估模型时 HuggingFace 中 <code>Trainer(.....
Colab 中的并行计算
我正在尝试进行一些并行计算（这是第一次！），但我...
零丢包率的丢包层
我无法理解 PyTorch 中 dropout 层的某个方面。 如 ...
Tensorflow 模型通过 Dropout 低估了值
我在密集 NN 模型中将 dropout 作为正则化方法实现时...
将张量中的一些元素随机设置为零计算时间短
我有一个形状为 <code>(3072,1000)</code&...
PyTorch：为什么要创建同一类型层的多个实例？
此代码来自 PyTorch 转换器： <pre><code&...
为什么 Dropout 不改变我的输入张量？
请查看以下与输出相关的代码， <pre><code...
我的验证损失低于我的训练损失，我应该摆脱正则化吗？
我听到很多人谈论一些原因，但他们从来没有真正回答...
在 tf.keras 中的 model.fit 中，有没有办法将每个样本分批传递 n 次？
我正在尝试为利用 Monte Carlo (MC) dropout 的模型...
对过拟合的处理：正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不...