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2024年6月20日发(作者：)

t 用法

t是指在深度学习中的一种正则化技术，它的主要作

用是在训练过程中随机丢弃神经网络中的部分神经元，以防止过拟

合。在PyTorch中，t是onal中的一个

函数，它可以在神经网络的前向传播过程中对输入进行随机丢弃操

作。

t的用法如下：

output = t(input, p=probability, training=True)。

其中，input是输入的tensor，p是指定丢弃的概率，即每个

元素被丢弃的概率，training是一个布尔值，用来指示当前是否处

于训练模式。当training为True时，t会对输入进行丢

弃操作；当training为False时，t不会对输入进行任何

操作，直接返回输入。

在使用t时，需要注意以下几点：

1. 指定合适的丢弃概率，通常建议在0.2到0.5之间，具体取

值需要根据实际情况和网络复杂度来确定。

2. 在训练和推理阶段需要正确设置training参数，以确保在

训练时进行丢弃操作，在推理时不进行丢弃操作。

3. t通常用在全连接层或者卷积层之后，以减少神经

元之间的依赖关系，防止过拟合。

总之，t是深度学习中常用的正则化技术，通过随机

丢弃部分神经元来提高模型的泛化能力，防止过拟合。在实际应用

中，需要根据具体情况合理设置丢弃概率，并正确使用training参

数来控制丢弃操作的执行。

本文标签： 丢弃需要防止概率进行

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