【Tensorflow】tf.nn.dropout函数
来源:互联网 发布:关闭mac日历广告通知 编辑:程序博客网 时间:2024/04/25 12:07
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。
- seed:了解不多
- name
返回:Tnesor
tf.nn.dropout(20,0.8)
0 0
- 【Tensorflow】tf.nn.dropout函数
- tensorflow-激活函数及tf.nn.dropout
- Tensorflow学习笔记(用哪学哪)tf.nn.dropout
- Tensorflow(r1.4)API--tf.nn.dropout
- TensorFlow-tf.nn.conv2d 函数
- 【Tensorflow】tf.nn.relu函数
- tensorflow函数 tf.nn.xw_plus_b
- TensorFlow函数:tf.nn.in_top_k()
- tf.nn.dropout
- TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合
- 【转载】TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合
- Tensorflow -- tf.nn.conv2d() 函数详解
- tensorflow中的tf.nn这类函数
- Tensorflow函数:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 讲解
- Tensorflow-tf.nn.embedding_lookup函数原理
- Tensorflow-tf.nn.dynamic_rnn函数解析
- TensorFlow(四) tf.nn.conv2d函数
- tensorflow:卷积函数----tf.nn.conv2d
- java开发系统内核:运行第一个应用程序
- Java多线程--读写锁
- 关于HTTP 你不能不知道的
- Android开机时间分析
- 微软接口的MATLAB 跑 FASTER RCNN 出现错误
- 【Tensorflow】tf.nn.dropout函数
- Java8新特性之forEach+Lambda 表达式遍历Map和List
- 数组(字典)中添加弱引用;NSPointerArray、NSHashTable、NSMapTable
- Erlang开发笔记之顺序型编程
- Web Service实例测试
- Retrofit2.0+RxJava+RxAndroid——强强联合的网络请求框架
- spring boot 系列
- angular2 component css设置样式为全局样式
- 使用Spring JDBC时遇到的Software caused connection abort: recv failed问题