在LSTM之前或之后使用Dropout层。有什么区别？
假设我们有一个用于时间序列预测的LSTM模型。此外，这是一个多变量情况，因此我们使用多个特征来训练模型。 ipt = Input(shape = (shape[0], shape[1]) x = Dropout(0.3)(ipt) ## Dropout before LSTM. ...
Keras：LSTM dropout和LSTM循环dropout的区别
来自Keras文档： dropout: 0到1之间的浮点数，表示输入线性变换中要丢弃的单元的比例。 recurrent_dropout: 0到1之间的浮点数，表示循环状态的线性变换中要丢弃的单元的比例。 有人能指出以下图片中每个丢弃操作发生的位置吗？
如何理解SpatialDropout1D以及何时使用它？
偶尔我会看到一些模型使用 SpatialDropout1D 而不是 Dropout。例如，在词性标注神经网络中，他们使用：model = Sequential() model.add(Embedding(s_vocabsize, EMBED_SIZE, ...
PyTorch - 如何在评估模式下关闭Dropout
这是我定义的模型，它是一个简单的LSTM，包含2个全连接层。import copy import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim class myl...
在神经网络中，如何添加dropout层？
我看到关于神经网络中不同部分的dropout的描述： 在权重矩阵中使用dropout， 在矩阵乘法之后、relu之前的隐藏层中使用dropout， 在relu之后的隐藏层中使用dropout， 以及在softmax函数之前输出得分时使用dropout。 我有点困惑应该在哪里执行drop...
Tensorflow LSTM Dropout 实现
当调用tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper()时，tensorflow如何具体应用dropout？ 我看到的所有关于将dropout应用于rnn的文章都引用了Zaremba et. al的论文，其中提到不要在循环连接之间应用dropout。神经元应该在LSTM层之前...
Pytorch：nn.Dropout 与 F.dropout 的区别
执行dropout的方法有两种： torch.nn.Dropout torch.nn.functional.Dropout 我想问： 它们之间有区别吗？ 在什么情况下应该使用其中一种而不是另一种？ 当我切换它们时，我没有看到任何性能差异。
SpatialDropout2D、BatchNormalization和激活函数的正确顺序是什么？
对于CNN架构，我想使用SpatialDropout2D层代替Dropout层。此外，我想使用BatchNormalization。到目前为止，我总是在激活函数之前直接在卷积层后设置BatchNormalization，就像Ioffe和Szegedy提到的论文中一样。而且，我总是在MaxPoo...
model.eval() 和 model.train() 在 PyTorch 中影响哪些模块？
model.eval() 方法会修改某些模块（层），这些模块在训练和推理时具有不同的行为。其中一些模块（层）在文档中列出了部分示例，例如：Dropout、BatchNorm等等。请参考特定模块的文档以了解它们在训练/推理模式下的行为是否会受到影响。 是否有哪些模块会受到影响的详尽列表？
Keras 带有 noise_shape 的 Dropout
我有一个关于Keras函数Dropout和参数noise_shape的问题。 问题1： 如果您的输入具有形状（batch_size，timesteps，features），并且希望dropout掩码在所有时间步骤中都相同，则可以使用noise_shape=（batch_size，1，fea...