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 ...
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 : 輸入tensorkeep prob : float類型,每個元素被保留下來的概率 ,設置神經元被選中的概率,在初始化時ke ...
2018-01-23 11:25 0 1083 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。后面這段沒太懂,以后 ...
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 ...
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 ...
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:適用范圍: tf.nn.dropout是TensorFlow里面為了防止或減輕過擬合而使用的函數,它一般用在全連接層 二:原理: dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是讓某個神經元的激活值以一定的概率p,讓其停止工作,這次訓練過程中不更新權值,也不參加 ...
Activation Functions(激活函數) tf.nn.relu(features, name=None) #max(features, 0) tf.nn.relu6(features, name=None) #min(max(features ...
作用:softmax函數的作用就是歸一化。 輸入:全連接層(往往是模型的最后一層)的值,一般代碼中叫做logits 輸出:歸一化的值,含義是屬於該位置的概率,一般代碼叫做p ...