函數(shù)原型

tf.keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs )

官網(wǎng)地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout

作用

防止過擬合，提高模型的泛化能力。

參數(shù)

• rate：0~1之間的小數(shù)。讓神經(jīng)元以一定的概率rate停止工作，提高模型的泛化能力。
• noise_shape：1D張量類型,int32表示將與輸入相乘的二進(jìn)制丟失掩碼的形狀；例如,如果您的輸入具有形狀(batch_size, timesteps, features),并且你希望所有時(shí)間步長(zhǎng)的丟失掩碼相同,則可以使用noise_shape=[batch_size, 1, features]，就是哪一個(gè)是1，那么就在哪一維度按照相同的方式dropout，如果沒有1就是普通的。
  這個(gè)參數(shù)有篇文章我覺得解釋的很好，dropout中的noise_shape參數(shù)的作用
• seed：隨機(jī)種子

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Dropout层 tf.keras.layers.Dropout() 介绍的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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