閱讀了tensorflow的代碼，dropout的實現如下 ...

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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 ...

1.dropout dropout是一種常用的手段，用來防止過擬合的，dropout的意思是在訓練過程中每次都隨機選擇一部分節點不要去學習，減少神經元的數量來降低模型的復雜度，同時增加模型的泛化能力。雖然會使得學習速度降低，因而需要合理的設置保留的節點數量。 在TensorFlow中 ...

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 ...

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 ...