Dropout层 tf.keras.layers.Dropout() 介绍
发布日期:2021-07-01 04:20:51
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分类:技术文章
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函数原型
tf.keras.layers.Dropout( rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs)
官网地址:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout
作用
防止过拟合,提高模型的泛化能力。
参数
- rate:0~1之间的小数。让神经元以一定的概率rate停止工作,提高模型的泛化能力。
- noise_shape:1D张量类型,int32表示将与输入相乘的二进制丢失掩码的形状;例如,如果您的输入具有形状
(batch_size, timesteps, features)
,并且你希望所有时间步长的丢失掩码相同,则可以使用noise_shape=[batch_size, 1, features]
,就是哪一个是1,那么就在哪一维度按照相同的方式dropout,如果没有1就是普通的。 这个参数有篇文章我觉得解释的很好,dropout中的noise_shape参数的作用 - seed:随机种子
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