【PyTorch 深度學習】5.PyTorch實現L1，L2正則化以及Dropout

1.Dropout原理 Droupout是指在深度網絡的訓練中，以一定的概率隨機地「臨時丟棄」一部分神經元。 具體來講，Dropout作用於每份小批量訓練數據，由於其隨機丟棄部分神經元的機制，相當於每次迭代都在訓練不同結構的神經網絡。類似於Bagging方法，dropout可被認爲是一種實用的大規模深度神經網絡的模型集成算法。 Dropout的具體實現中，要求某個神經元節點激活值以一定的概率p被「

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