官方的接口是这样的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根据给出的keep_prob参数,将输入tensor x按比例输出。 默认情况下, 每个元素保存或丢弃都是独立的。 x ...
官方的接口是这样的 tf.nn.dropout x, keep prob, noise shape None, seed None, name None 根据给出的keep prob参数,将输入tensor x按比例输出。 默认情况下, 每个元素保存或丢弃都是独立的。后面这段没太懂,以后懂了再补上:If noise shape is specified, it must be broadcasta ...
2017-05-13 18:40 0 17124 推荐指数:
官方的接口是这样的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根据给出的keep_prob参数,将输入tensor x按比例输出。 默认情况下, 每个元素保存或丢弃都是独立的。 x ...
tf.nn.dropout函数 定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南:层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出 ...
sample output ...
A quick glance through tensorflow/python/layers/core.py and tensorflow/python/ops/nn_ops.pyreveals that tf.layers.dropout is a wrapper ...
使用说明: 参数 keep_prob: 表示的是保留的比例,假设为0.8 则 20% 的数据变为0,然后其他的数据乘以 1/keep_prob;keep_prob 越大,保留的越多 ...
这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0)。将大于0的保持不变,小于0的数置为0。 ...
转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法 ...
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介绍参数: input:指卷积需要输入的参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width ...