深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化
目录引言一、导入包二、dropout网络定义三、创建模型，定义损失函数和优化器四、加载数据五、训练train六、测试引言dropout正则化的原理相对简单但非常有效。它在训练神经网络时，以一定的概率（通常是在0.2到0.5之间）随机地将某些神经元的输出设置为零，即“关闭”这些神经元。这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和反向传播。这一过程有点类似于在每次训练迭代中从网络中删除一些神