当我在LayerNorm之后添加一个辍学层时，验证首先将损失减少设置为1.5 epoch，然后损失显着增加，并且acc
我一直在积极寻找答案，但找不到答案。我在张量流方面也很新，所以如果不清楚或愚蠢，请原谅我。</
我发现在pytorch上实现了蒙特卡洛Dropout，实现此方法的主要思想是将模型的dropout层设置为train模式。这允
请考虑进行迁移学习，以便在keras / tensorflow中使用预训练的模型。对于每个旧层，将<code>trained</code>参数
我们面临一个非常奇怪的问题。我们将完全相同的模型测试为两个不同的“执行”设置。在第一种情况
我读过<a href="https://arxiv.org/abs/1708.02182v1" rel="nofollow noreferrer">Regularizing and Optimizing LSTM Language Models</a>，
我对此很陌生，正在用喀拉拉邦写我的学士论文。我有一个大的CNN，其构建与vgg类似，但又有所不同，
<pre><code>n_col = X_tr_ss.shape[1]
n_out = y_tr_ss.shape[1]
com_name = 'mlp'
dn_lyr = [256, 128]
drp_out = [0.2]
actv_name = ['
我从某人那里接过一些代码，我的任务是在pytorch中重现相同的模型和性能。我也获得了该模型的最佳超
我正在使用预训练的Resnet模型来解决分类问题，该模型对数据过度拟合。我想尝试在经过预训练的Resnet
最近，我在回归任务中使用了多个密集层。
对于每个密集层，我都使用带有lecun_normal的SELU激活。</
早上好，
我正尝试使用以下代码测试我的数据。我尝试在代码中使用辍学，但不幸的是，尽管训练和测
我想在自定义层中实现辍学和权重约束。该程序未报告错误，但是这两个功能均未报告
自定义层是：
'''
我正在使用tf.keras（不是Keras本身，而是keras的tensorflow实现）。
我想像在<a href="https://www.depends-on-the-defini
我有一个预训练的 tensorflow CNN 模型，里面有一个 dropout 层。
我想更改存在的 dropout 层并在测试阶
我创建了一个网络并将 <code>dropout</code> 的属性设置为 <code>training</code>，但是在使用 MXNet C++ API <a href="htt
我正在运行一个代码来对手势进行分类。模型代码如下：
<pre><code>model_d = tf.keras.models.Sequential([
tf.
谁能解释不同辍学风格之间的区别？从 <a href="https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/GaussianDropout
我正在研究修改后的 resnet，并想在激活层之后插入 dropout。
我尝试了以下方法，但由于模型不是连续的
所以我知道基于模型进行预测时，不会包括 dropout 层，因为它故意使模型出错。然而，这些层是否仍会
