tensorflow中的dropout函数用来随机将图中的点按noise_shape的比例置为0,目的是防止过拟合,避免在训练集上表现好而在新输入的数据上表现差的情况。
tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)
根据给出的keep_prob参数,将输入tensor x按比例输出。
x : 输入tensor
keep_prob : float类型,每个元素被保留下来的概率
noise_shape : 一个1维的int32张量,代表了随机产生“保留/丢弃”标志的shape。
seed : 整形变量,随机数种子。
name : 名字,没啥用。
本文介绍TensorFlow中dropout函数的功能及使用方法,该函数通过随机置零来减少过拟合现象,提高模型泛化能力。文章详细解释了dropout的参数含义及其在深度学习中的作用。

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