tf.contrib.layers.dropout
Возвращает операцию дропаут, применённую к входным данным.
tf.contrib.layers.dropout(
inputs, keep_prob=0.5, noise_shape=None, is_training=True,
outputs_collections=None, scope=None, seed=None
)
С вероятностью keep_prob, возвращает элемент входного тензора, масштабированный на 1 / keep_prob, в противном случае возвращает 0. Масштабирование производится таким образом, чтобы ожидаемая сумма оставалась неизменной.
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Тензор, который передаётся в операцию nn.dropout. |
keep_prob | Скаляр Tensor того же типа, что и x. Вероятность того, что каждый элемент будет сохранён. |
noise_shape | Одномерный Tensor типа int32, представляющий форму для случайных флагов сохранения/удаления. |
is_training | Логический Tensor, указывающий, находится ли модель в режиме обучения. Если это так, то применяется дропаут, и значения масштабируются. В противном случае возвращаются входные данные. |
outputs_collections | Коллекция для добавления результатов. |
scope | Необязательный scope для name_scope. |
seed | Целое число Python. Используется для создания случайных семян. См. tf.compat.v1.set_random_seed для получения информации о поведении. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Тензор, представляющий результат операции. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/layers/dropout
