tf.keras.layers.SpatialDropout3D

Пространственная 3D версия Dropout.

Наследуется от: Dropout

tf.keras.layers.SpatialDropout3D(
    rate, data_format=None, **kwargs
)

Эта версия выполняет ту же функцию, что и Dropout, однако она отбрасывает целые 3D карты признаков вместо отдельных элементов. Если смежные воксели в картах признаков сильно коррелированы (как обычно бывает в ранних слоях свертки), то обычный Dropout не будет регулировать активации и в противном случае приведет только к снижению эффективной скорости обучения. В этом случае SpatialDropout3D поможет повысить независимость между картами признаков и должна использоваться вместо этого.

Аргументы вызова:

• inputs: 5-мерный тензор.
• training: Булево значение Python, указывающее, должен ли слой работать в режиме обучения (добавление Dropout) или в режиме вывода (без действий).

Форма входных данных:

5-мерный тензор с формой: (samples, channels, dim1, dim2, dim3) если data_format='channels_first' или 5-мерный тензор с формой: (samples, dim1, dim2, dim3, channels) если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

Такая же, как у входных данных.

Ссылки:

• Efficient Object Localization Using Convolutional Networks