【Python深度学习】零基础掌握Dropout Layers 6种方法

如果有一个“魔法工具”能在我们构建复杂问题的解决方案时，帮助我们避免“过度依赖”某些特定的路径或方法，会怎样？这正是深度学习中的“Dropout Layers”所做的事情。

在PyTorch框架中，这种技术就像是给神经网络加入了一点“遗忘的艺术”。它随机地忽略一部分网络单元，从而防止模型对特定的训练数据过度敏感，类似于不把所有鸡蛋放在一个篮子里。这个简单的操作有助于提高模型的泛化能力，即在未知数据上的表现。

漏失层方法对比

在深度学习中不同类型的Dropout层提供了各自独特的机