tf.keras.layers.AlphaDropout

Применяет Alpha Dropout к входу.

Наследуется от: Layer, Module

tf.keras.layers.AlphaDropout(
    rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs
)

Alpha Dropout — это Dropout , которая сохраняет среднее значение и дисперсию входных данных в их исходных значениях, чтобы гарантировать свойство самонормализации даже после применения дропаута. Alpha Dropout хорошо подходит для Scaled Exponential Linear Units, случайным образом устанавливая активации до отрицательного значения насыщения.

Аргументы вызова:

• inputs: Входной тензор (любого ранга).
• training: Булевое значение Python, указывающее, должен ли слой вести себя в режиме обучения (добавляя дропаут) или в режиме вывода (ничего не делая).

Форма входа:

Произвольная. Используйте ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось образцов), когда используете этот слой в качестве первого слоя в модели.

Форма выхода:

Такая же, как у входных данных.