tf.keras.layers.AlphaDropout
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Применяет Alpha Dropout к входным данным.
Унаследован от: Layer
tf.keras.layers.AlphaDropout(
rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs
)
Alpha Dropout — это Dropout способ, который сохраняет среднее значение и дисперсию входных данных на исходных значениях, чтобы обеспечить свойство самонормализации даже после применения дропаута. Alpha Dropout хорошо подходит для Scaled Exponential Linear Units, случайным образом устанавливая активации на отрицательное значение насыщения.
| Аргументы | |
|---|---|
rate | число, вероятность дропаута (как в Dropout). Умножительный шум будет иметь стандартное отклонение sqrt(rate / (1 - rate)). |
seed | Целое число Python для использования в качестве генератора случайных чисел. |
Аргументы вызова:
-
inputs: Входной тензор (любого ранга). -
training: Логическое значение Python, указывающее, должен ли слой работать в режиме обучения (добавляя дропаут) или в режиме вывода (ничего не делая).
Форма входных данных:
Произвольная. Используйте ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось выборок) при использовании этого слоя в качестве первого слоя в модели.
Форма выходных данных:
Такая же, как у входных данных.
© 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/keras/layers/AlphaDropout
