任何有监督学习任务最后都可以用R-Drop试一下效果,说不上有惊喜!!! importtorch.nn.functionalasF#define your task model, which outputs the classifier logitsmodel=TaskModel()defcompute_kl_loss(p,q,pad_mask=None):p_loss=F.kl_div(F.log_softmax(p,dim=-1),F.softmax(q,dim=-1),reduction='n...
R-Drop方法通过随机丢弃神经元来增加模型的鲁棒性。在每个训练迭代中,我们随机选择一部分神经元进行丢弃,以减少过拟合的可能性。下面是一个简单的R-Drop实现的代码示例: classRDropout(nn.Module):def__init__(self,drop_probability):super(RDropout,self).__init__()self.drop_probability=drop_probabilitydeffo...
基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性,研究员们提出了 R-Drop 来进一步对(子模型)网络的输出预测进行了正则约束。 实现思路 与传统作用于神经元(Dropout)或者模型参数(DropConnect)上的约束方法不同,R-Drop 作用于模型的输出层,弥补了 Dropout 在训练和测试时的不一致性。简单来说就是在每个 mini-batch...
我们可以使用如下代码实现: ``` matrix <- matrix[-c(3), -c(2)] ``` 上述代码中,“-c(3)”表示删除矩阵中的第三行,“-c(2)”表示删除矩阵中的第二列。 我们也可以使用drop函数来实现相同的效果: c(2,3)表示需要删除的列和行的编号。 3. 删除数据框中不存在的因子水平 总结 本文为大家详细...
R-Drop 核心代码 https://github.com/dropreg/R-Drop
和:=运算符来实现。下面是一个简单的例子: 这段代码使用!!运算符把vars变量变成了一个符号表达式(symbolic expression),这个符号表达式可以直接作为dropl()函数的参数。输出结果和之前的例子一样。 3. 总结 在介绍完dropl()函数的使用方法之后,我们可以看到,这个函数非常实用,可以帮助我们快速删除数据框中的某些列...
代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDropConnect(nn.Module):def__init__(self,input_dim,output_dim,drop_prob=0.5):super(DropConnect,self).__init__()self.drop_prob=drop_prob self.weight=nn.Parameter(torch.randn(input_dim,output_dim))self.bias=...
本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码,以及在此基础上写的袋装法(bagging)和随机森林(random forest)的算法实现。全文的结构是:分类树 基本知识 pred gini splitrule splitrule_best splitrule_random splitting buildTree predict 装袋法与随机森林 基本知识 bagging predict_ensemble 性能测试 写在后面全...