之暂专题

【动手学深度学习】多层感知机之暂退法研究详情

目录 🌊1. 研究目的 🌊2. 研究准备 🌊3. 研究内容 🌍3.1 多层感知机暂退法 🌍3.2 基础练习 🌊4. 研究体会 🌊1. 研究目的 防止过拟合:权重衰减和暂退法都是用来控制模型的复杂度,防止模型在训练集上过拟合;提高模型泛化能力:通过在训练过程中应用权重衰减或暂退法,可以限制模型对训练数据的过度依赖,从而提高模型在未见过的测试数据上

【动手学深度学习】多层感知机之暂退法问题研究详情

目录 🌊问题研究1 🌞问题研究2 🌲问题研究3 🌍问题研究4 🌳问题研究5 🌌问题研究6 🌊问题研究1 如果更改第一层和第二层的暂退法概率,会发生什么情况?具体地说,如果交换这两个层,会发生什么情况?设计一个实验来回答这些问题,定量描述该结果,并总结定性的结论 在原始的代码中,首先应用了nn.Linear层,然后在第一个全连接层之后添加了