每一个output的值都有prob的概率被保留，如果保留=input/ prob，否则变为0 　　dropout相当于一个过滤层，tensorflow不仅丢弃部分input，同时将保留下的部分适量地增加以试图弥补梯度 ...

一、手写体分类 1. 数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL ...

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1、dropout dropout 是指在深度学习网络的训练过程中，按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络，这篇博客中讲的非常详细 2、tensorflow实现 用dropout ...

有增加权重的惩罚机制，比如L2正规化，但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法，在训练 ...

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 ...

def dropout(X,drop_prob):X=X.float()//将张量变成浮点数张量 assert 0<=drop_prob<=1//drop_prob不满足0-1则终止程序 keep_prob=1-drop_prob//对未丢弃的函数进行拉伸 ...

　　Dropout是深度学习中的一种防止过拟合手段，在面试中也经常会被问到，因此有必要搞懂其原理。 1 Dropout的运作方式 　　在神经网络的训练过程中，对于一次迭代中的某一层神经网络，先随机选择中的一些神经元并将其临时隐藏(丢弃)，然后再进行本次训练和优化。在下一次迭代中，继续随机隐藏 ...