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Dropout 是一种常用的正则化技术，用于防止神经网络过拟合。PyTorch 提供了 nn.Dropout 层来实现这一功能。
基本用法
torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False)参数说明：
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p (float): 每个元素被置为0的概率（默认0.5）
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inplace (bool): 是否原地操作（默认False）
工作原理
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在前向传播时，Dropout 会以概率
p随机将输入张量的某些元素置为0 -
未被置0的元素会被缩放为
1/(1-p)倍（为了保持训练和测试时的期望值一致） -
在评估模式（
eval()）下，Dropout 层不会执行任何操作
在训练时，Dropout 的输出可以表示为：
其中 mm 是一个伯努利随机变量矩阵（元素为0或1），pp 是dropout概率。
在测试时，模型直接使用原始输入：
使用示例
1. 基本使用
import torch
import torch.nn as nn# 创建Dropout层，置0概率为0.3
dropout = nn.Dropout(p=0.3)# 创建一个随机输入
input = torch.randn(5, 3)
print("原始输入:\n", input)# 训练模式下的输出
output = dropout(input)
print("\nDropout输出:\n", output)2. 在神经网络中使用
class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(784, 512)self.dropout = nn.Dropout(p=0.2) # 20%的dropoutself.fc2 = nn.Linear(512, 10)def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.dropout(x) # 应用dropoutx = self.fc2(x)return x3. 训练和评估模式切换
model = Net()# 训练模式（启用dropout）
model.train()
output_train = model(torch.randn(1, 784))# 评估模式（禁用dropout）
model.eval()
output_eval = model(torch.randn(1, 784))注意事项
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训练与测试的区别：Dropout 只在训练时激活，在测试/评估时自动关闭
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概率选择：通常使用0.2-0.5之间的概率，输入层可以使用更高的概率
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缩放因子：PyTorch 自动实现了缩放（乘以1/(1-p)），无需手动处理
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与BatchNorm配合：Dropout 和 BatchNorm 一起使用时可能需要调整学习率
变体
PyTorch 还提供了其他类型的 Dropout 层：
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nn.Dropout1d：对1D特征图的整个通道进行dropout -
nn.Dropout2d：对2D特征图的整个通道进行dropout -
nn.Dropout3d：对3D特征图的整个通道进行dropout
这些变体在处理图像等具有空间结构的数据时特别有用。