tf.keras.layers.SpatialDropout1D

Пространственный 1D вариант Dropout.

Наследуется от: Dropout

tf.keras.layers.SpatialDropout1D(
    rate, **kwargs
)

Этот вариант выполняет ту же функцию, что и Dropout, однако он отбрасывает целые 1D карты признаков вместо отдельных элементов. Если смежные кадры в картах признаков сильно коррелированы (как это обычно бывает в ранних сверточных слоях), то обычный Dropout не будет регулировать активации и в противном случае просто приведет к уменьшению эффективной скорости обучения. В этом случае SpatialDropout1D поможет повысить независимость между картами признаков и должен использоваться вместо него.

Аргументы вызова:

• inputs: 3D тензор.
• training: Булево значение Python, указывающее, должен ли слой работать в режиме обучения (добавление Dropout) или в режиме вывода (ничего не делать).

Форма входных данных:

3D тензор с формой: (samples, timesteps, channels)

Форма выходных данных:

Такая же, как входная.

Ссылки:

• Эффективная локализация объектов с использованием сверточных сетей