无脑入门pytorch系列(五)—— nn.Dropout

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本系列教程为入门级读者设计，尤其面向那些对PyTorch一无所知的同学（但需要具备基础的Python语法知识）。教程旨在深入浅出地揭示代码背后的原理，通过理解具体的含义和内涵，使读者能够从表层代码中挖掘深层意义，而非仅仅停留在代码的表面阅读。

Dropout是一种常见的正则化手段，它的核心思想是随机将神经网络中的部分神经元的输出置为零，以此来降低过拟合的风险。通过这种随机抑制机制，网络在训练阶段变得更加健壮，减少对特定数据点的依赖，进而提升泛化能力。

在实际应用中，Dropout在训练阶段通过随机将某些张量的值置为零，从而削弱模型对训练数据的过度依赖，从而提高模型的泛化性能。然而，在测试阶段，为了保证模型预测的准确性，通常需要关闭Dropout。若网络处于model.eval模式下，Dropout功能将不会被激活。

根据官方文档，使用PyTorch中的torch.nn.Dropout函数是实现Dropout策略的关键步骤。下面提供一个官方示例，以帮助理解其工作原理。

执行代码后，输出结果展示了Dropout函数的使用效果。通过观察，我们能够发现其对于防止过拟合和提升模型泛化能力的显著作用。

在构建神经网络时，Dropout的具体应用位置是一个需要关注的问题。通常，它被放置在隐藏层之间的节点上，特别是在全连接层之间使用，以避免过拟合现象。例如，上面的示例中，Dropout被设置在fc1和fc2层之间。