TensorFlow函数教程：tf.nn.dropout
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 ...
原文：tensorflow 笔记11：tf.nn.dropout（） 的使用
使用说明： 参数 keep prob: 表示的是保留的比例，假设为 . 则 的数据变为 ，然后其他的数据乘以 keep prob keep prob 越大，保留的越多 参数 noise shape：干扰形状。 此字段默认是None，表示第一个元素的操作都是独立，但是也不一定。比例：数据的形状是shape x k, l, m, n ，而noise shape k, , , n ，则第 和 列是独立 ...
2018-08-08 20:44 0 3273 推荐指数：
相关推荐
Tensorflow学习笔记(2)：tf.nn.dropout 与 tf.layers.dropout
A quick glance through tensorflow/python/layers/core.py and tensorflow/python/ops/nn_ops.pyreveals that tf.layers.dropout is a wrapper ...
tf.nn.dropout 激活函数
sample output ...
TensorFlow之tf.nn.dropout()：防止模型训练过程中的过拟合问题
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 ...
【TensorFlow】TF-tf.nn.dropout
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-tf.nn.dropout介绍
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 ...
TensorFlow使用记录 (二）： 理解tf.nn.conv2d方法
方法定义 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 参数： input: 输入的要做 ...
tensorflow 笔记10：tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数
函数：tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题：Rank mismatch: Rank of labels ...