PyTorch基礎練習-task5(PyTorch實現L1，L2正則化以及Dropout)

PyTorch基礎練習-task5 一、Dropout原理 二、用代碼實現正則化（L1和L2） 2.1、L1實現 2.2、L2實現 三、PyTorch中實現dropout 一、Dropout原理 在前向傳播的時候，讓某個神經元的激活值以一定的概率p停止工作，這樣可以使模型泛化性更強，因爲它不會太依賴某些局部的特徵，如下圖。 Dropout縮放：我們訓練的時候會隨機的丟棄一些神經元，但是預測的時候就

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