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 ...
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 : 输入tensorkeep prob : float类型,每个元素被保留下来的概率 ,设置神经元被选中的概率,在初始化时ke ...
2018-01-23 11:25 0 1083 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。后面这段没太懂,以后 ...
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 ...
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 ...
A quick glance through tensorflow/python/layers/core.py and tensorflow/python/ops/nn_ops.pyreveals that tf.layers.dropout is a wrapper ...
sample output ...
一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加 ...
Activation Functions(激活函数) tf.nn.relu(features, name=None) #max(features, 0) tf.nn.relu6(features, name=None) #min(max(features ...
作用:softmax函数的作用就是归一化。 输入:全连接层(往往是模型的最后一层)的值,一般代码中叫做logits 输出:归一化的值,含义是属于该位置的概率,一般代码叫做p ...