【pt-05】pytorch 的 dropout使用
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Dropout是神经网络中的一个常用技术，其主要目的是为了防止过拟合，通过随机丢弃网络层之间的链接来实现这一目标。丢弃的概率，即p值，是一个超参数。在《PyTorch基础问题》系列中，官方提供了两个API：nn.Dropout类函数和nn.functional.dropout函数。两者都包含两个参数，推荐使用nn.Dropout，因为通常只有在训练阶段才使用Dropout，而在验证或测试阶段则不需要。使用nn.Dropout时，调用model.eval()后，模型的Dropout层会关闭；但使用nn.functional.dropout时，在调用model.eval()后，Dropout层不会关闭。
在代码实现中，Dropout可以直观地减少模型参数，从而影响模型效果。若设置p=0.6，表示有60%的概率会丢弃连接线路，相当于减少了大量连接。而设置p=0.2时，结果与之相比，模型性能通常会有所提升，因为适当的丢弃可以帮助模型更泛化，避免过度依赖特定的输入模式。此外，pytorch还定义了Dropout2d和Dropout3d两个变种，分别适用于4维和5维的数据输入，它们在实现上相对简单，具体细节可参考官方文档。
总结而言，Dropout是一种有效的正则化方法，通过随机丢弃部分连接来帮助模型提高泛化能力，防止过拟合。正确选择p值和使用场景，是应用Dropout技术的关键。
