tf.keras.layers.AlphaDropout

Применяет Alpha Dropout к входным данным.

Наследуется от: Layer, Module

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 их исходных значениях, чтобы обеспечить самонормализующие свойства даже после применения этого дропаута. Alpha Dropout хорошо подходит для Scaled Exponential Linear Units, случайным образом устанавливая активации на отрицательное значение насыщения.

Аргументы вызова:

• inputs: Входной тензор (любого ранга).
• training: Булевое 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 образцов) при использовании этого слоя как первого слоя в модели.

Форма выходных данных:

Такая же, как у входных данных.