【动手学深度学习】多层感知机之暂退法问题研究详情

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🌊问题研究1

🌞问题研究2

🌲问题研究3

🌍问题研究4

🌳问题研究5

🌌问题研究6

🌊问题研究1

如果更改第一层和第二层的暂退法概率，会发生什么情况？具体地说，如果交换这两个层，会发生什么情况？设计一个实验来回答这些问题，定量描述该结果，并总结定性的结论

在原始的代码中，首先应用了nn.Linear层，然后在第一个全连接层之后添加了一个dropout层，接着是第二个全连接层，并在第二个全连接层之后添加了另一个dropout层。交换这两个层的顺序，即将第一个全连接层和第一个dropout层交换位置，第二个全连接层和第二个dropout层交换位置，那么模型的结构将发生变化。 如果增加第一层的Dropout概率，可能会导致模型在训练集上的准确度下降，但在测试集上的准确度可能会有所提高。这是因为较高的Dropout概率可以减少过拟合，从而改善模型的泛化能力。 如果增加第二层的Dropout概率，可能会导致模型在训练集和测试集上的准确度都下降。较高的Dropout概率可能导致模型丢失过多的信息，使其难以学习有效的表示。 如果交换第一层和第二层的位置，可能会对模型的性能产生影响，但具体效果取决于具体设置。这种变化可能会导致模型在训练过程中更早或更晚应用Dropout，从而影响模型的学习能力和泛化能力。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def dropout_layer(X, dropout):
    assert 0