标签： python machine-learning neural-network pytorch dropout
我想建立一个前馈神经网络，并在一小部分输入功能上对其进行训练（以过拟合）。为此，我使用了辍学正则化，因为它遵循小部分训练的逻辑，然后对整个功能进行测试模型（在训练过程中关闭并打开测试）。
但是由于我对过度拟合感兴趣，所以我认为辍学对我来说不是一个好的解决方案。因此，我如何在训练过程中以与Dropout正则化相同的方式关闭某些输入节点，但是这次我不想随机将其关闭，而是选择在训练过程中将忽略哪些功能？