tf.compat.v1.layers.Dropout
Применяет Dropout к входу.
Наследуется от: Dropout, Layer, Layer, Module
tf.compat.v1.layers.Dropout(
rate=0.5, noise_shape=None, seed=None, name=None, **kwargs
)
Мигрировать на TF2
Этот API является устаревшим API, совместимым только с выполнением eager и tf.function, если вы объедините его с tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables
Обратитесь к разделу отображения модели tf.layers в руководстве по миграции, чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.
Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.Dropout.
Структурное отображение на родной TF2
Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило своего имени.
До:
dropout = tf.compat.v1.layers.Dropout()
После:
dropout = tf.keras.layers.Dropout()
Описание
Dropout заключается в случайном присвоении нулевого значения части rate входных единиц на каждой итерации во время обучения, что помогает предотвратить переобучение. Удержанные единицы масштабируются на 1 / (1 - rate), так что их сумма остается неизменной во время обучения и вывода.
| Аргументы | |
|---|---|
rate | Вероятность дропаута, значение между 0 и 1. Например, rate=0.1 будет отбрасывать 10% входных единиц. |
noise_shape | 1D тензор типа int32, представляющий форму двоичной маски дропаута, которая будет умножена на вход. Например, если ваши входные данные имеют форму (batch_size, timesteps, features), и вы хотите, чтобы маска дропаута была одинаковой для всех временных шагов, вы можете использовать noise_shape=[batch_size, 1, features]. |
seed | Целое число Python. Используется для создания случайных семян. См. tf.compat.v1.set_random_seed для поведения. |
name | Имя слоя (строка). |
| Атрибуты | |
|---|---|
graph | |
scope_name | |
Методы
apply
apply(
*args, **kwargs
)
get_losses_for
get_losses_for(
inputs
)
Возвращает потери, относящиеся к определенному набору входных данных.
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Входной тензор или список/кортеж входных тензоров. |
| Возвращает | |
|---|---|
Список тензоров потерь слоя, которые зависят от inputs. |
get_updates_for
get_updates_for(
inputs
)
Возвращает обновления, относящиеся к определенному набору входных данных.
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Входной тензор или список/кортеж входных тензоров. |
| Возвращает | |
|---|---|
Список обновлений слоя, которые зависят от inputs. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/Dropout
