官方的接口是這樣的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根據給出的keep_prob參數,將輸入tensor x按比例輸出。 默認情況下, 每個元素保存或丟棄都是獨立的。 x ...
官方的接口是這樣的 tf.nn.dropout x, keep prob, noise shape None, seed None, name None 根據給出的keep prob參數,將輸入tensor x按比例輸出。 默認情況下, 每個元素保存或丟棄都是獨立的。后面這段沒太懂,以后懂了再補上:If noise shape is specified, it must be broadcasta ...
2017-05-13 18:40 0 17124 推薦指數:
官方的接口是這樣的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根據給出的keep_prob參數,將輸入tensor x按比例輸出。 默認情況下, 每個元素保存或丟棄都是獨立的。 x ...
tf.nn.dropout函數 定義在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 請參閱指南:層(contrib)>用於構建神經網絡層的高級操作,神經網絡>激活函數 該函數用於計算dropout. 使用概率keep_prob,輸出 ...
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 ...
使用說明: 參數 keep_prob: 表示的是保留的比例,假設為0.8 則 20% 的數據變為0,然后其他的數據乘以 1/keep_prob;keep_prob 越大,保留的越多 ...
這個函數的作用是計算激活函數 relu,即 max(features, 0)。將大於0的保持不變,小於0的數置為0。 ...
轉自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是這位博主自己的翻譯加上測試心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數,參考文檔對它的介紹並不是很詳細,實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法 ...
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介紹參數: input:指卷積需要輸入的參數,具有這樣的shape[batch, in_height, in_width ...