tf.nn.dropout 激活函数
sample output ...
原文：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 gt 用于构建神经网络层的高级操作,神经网络 gt 激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep prob,输出按照 keep prob的比例放大输入元素,否则输出 .缩放是为了使预期的总和不变. 默认情况下,每个元素都是独立保留或删除的.如果已指 ...
2019-02-20 10:55 0 537 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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 ...
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】tf.nn.embedding_lookup函数的用法
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup（tensor, id）:tensor就是输入张量，id就是张量对应的索引，其他的参数不介绍。 例如： import tensorflow as tf ...
对 tensorflow 中 tf.nn.embedding_lookup 函数的解释
http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params ...