深度学习与PyTorch入门实战 - 35. Early-stopping-Dropout

以下是对文档内容的总结： ### 总结：Early Stopping 和 Dropout 本文主要介绍了深度学习中两个重要的技巧：Early Stopping 和 Dropout。 #### 1. Early Stopping - **核心思想**：通过监控模型的验证集性能来决定是否结束训练，以防止过拟合。 - **实现方法**： - 使用验证集来选择模型参数。 - 持续监控验证性能，当验证性能达到最高点时停止训练。 #### 2. Dropout - **核心思想**：通过随机丢弃部分神经元，防止模型过于依赖某些特征，从而提升模型的泛化能力。 - **实现方法**： - 每个神经元在训练时以概率 \( p \) 被随机丢弃。 - 例如：在 PyTorch 中使用 `torch.nn.Dropout(p=dropout_prob)`，在 TensorFlow 中使用 `tf.nn.dropout(keep_prob)`。 #### 3. Batch Normalization - **行为差异**：在训练和测试阶段，其处理方式不同，需注意正确使用。 总结来说，Early Stopping 和 Dropout 是深度学习中常用的正则化技术，分别通过早停和随机丢弃神经元来防止过拟合，提升模型的泛化能力。