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  • tf.nn.dropout

    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。

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