每一個output的值都有prob的概率被保留，如果保留=input/ prob，否則變為0 　　dropout相當於一個過濾層，tensorflow不僅丟棄部分input，同時將保留下的部分適量地增加以試圖彌補梯度 ...

一、手寫體分類 1. 數據集 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 是指在深度學習網絡的訓練過程中，按照一定的概率將一部分神經網絡單元暫時從網絡中丟棄，相當於從原始的網絡中找到一個更瘦的網絡，這篇博客中講的非常詳細 2、tensorflow實現 用dropout ...

有增加權重的懲罰機制，比如L2正規化，但在本處我們使用tensorflow提供的dropout方法，在訓練 ...

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 ...

def dropout(X,drop_prob):X=X.float()//將張量變成浮點數張量 assert 0<=drop_prob<=1//drop_prob不滿足0-1則終止程序 keep_prob=1-drop_prob//對未丟棄的函數進行拉伸 ...

　　Dropout是深度學習中的一種防止過擬合手段，在面試中也經常會被問到，因此有必要搞懂其原理。 1 Dropout的運作方式 　　在神經網絡的訓練過程中，對於一次迭代中的某一層神經網絡，先隨機選擇中的一些神經元並將其臨時隱藏(丟棄)，然后再進行本次訓練和優化。在下一次迭代中，繼續隨機隱藏 ...