Data-preprocessing (1) 썸네일형 리스트형 딥러닝 기초 핵심 개념 2 Dropout Dropout은 학습 중에 설정한 확률값에 따라서 일부 뉴런을 제거하여 과대적합을 방지하는 기법입니다. 특정 뉴런에만 집중해서 학습하지 않도록 과대적합을 방지하도록 사용합니다. 더보기 import torch import torch.nn as nn class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.dropout = nn.Dropout(0.5) # dropout 비율은 50% self.fc2 = nn.Linear(5, 1) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.dropout(x) x = .. 이전 1 다음
