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tf.nn.dropout

时间:2018-12-04 20:36:11      阅读:129      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:drop   训练   seed   表示   输入   输出   nes   none   ISE   

tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)

此函数是为了防止在训练中过拟合的操作,将训练输出按一定规则进行变换.

参数:

x:输入

keep_prob:保留比例,取值 (0,1] 。每一个参数都将按这个比例随机变更。

noise_shape:干扰形状。此字段默认是None,表示第一个元素的操作都是独立,但是也不一定。比例:数据的形状是shape(x)=[k, l, m, n],而noise_shape=[k, 1, 1, n],则第1和4列是独立保留或删除,第2和3列是要么全部保留,要么全部删除。

返回:Tnesor

tf.nn.dropout

标签:drop   训练   seed   表示   输入   输出   nes   none   ISE   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/10066511.html

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