tensorflow的Dropout Layer參數說明

最新推荐文章于 2024-05-29 15:41:43 发布

humanpop

最新推荐文章于 2024-05-29 15:41:43 发布

阅读量455

点赞数 10

文章标签： tensorflow 人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_50545782/article/details/135854515

版权

本文介绍了TensorFlow库中的Dropout层，它通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元来防止过拟合。该层仅在训练时启用，预测阶段则忽略Dropout，使用率由`rate`参数控制，可通过`noise_shape`设置噪声形状和使用`seed`定义随机性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

官網說明 : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout

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

rate : 丟棄的比例，介於0和1之間
noise_shape : 指定dropout遮罩的形狀
seed : 隨機種子

Dropout layer 在每一次訓練(epoch)時，會丟棄一定比例(rate)的輸入神經元，避免過度擬合，只在訓練時運作，預測時則會忽略Dropout。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

humanpop

关注关注

10
点赞
踩
7

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Tensorflow中的dropout的使用方法

09-17

主要介绍了Tensorflow中的dropout的使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python dropout_Tensorflow中的dropout的使用方法

weixin_39712969的博客

12-21

641

Hinton在论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了Dropout。Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。tf.nn.dropoutdef dropout(x, keep_prob, noise_shape=N...

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

TensoFlow损失函数tf.layers.dropout与tf.nn.dropout的区别

繁华落尽梦一场

01-27

1415

TensorFlow1.0中有两个损失函数，tf.layers.dropout与tf.nn.dropout，两个函数的丢弃概率恰好相反，如果不仔细，很容易搞错。 tf.nn.dropout 中参数 keep_prob ：每一个元素被保存下的概率。而 tf.layer.dropout 中参数 rate ：每一个元素丢弃的概率。所以，keep_prob = 1 - rate。在 tf.layer...

谈谈Tensorflow的dropout

THMAIL的博客

06-13

573

1.dropout是为了防止过拟合而使用的； Dropout这个概念已经推出4年了，它的详细描述见论文。可是呢，它仿佛是个犹抱琵琶半遮面的美女，难以捉摸！！许多文献都对dropout有过描述，但解释的含糊不清，这里呢，我也不打算解释清楚，只是通过tensorflow来看一看dropout的运行机理。文章分两部分，第一部分介绍tensorflow中的dropout函数，第二部分是我的...

tf.nn.dropout和tf.keras.layers.Dropout的区别（TensorFlow2.3）与实验

11-29

4688

这里写目录标题场景：dropout和Dropout区别问题描述：结论：深层次原因：dropout是底层API，Dropout是高层API 场景：dropout和Dropout区别全网搜索tf.nn.dropout和tf.keras.layers.Dropout区别，发现好多都是错误的讲解，因此有必要进行一次实验和纠错。 tf.nn.dropout和tf.keras.layers.Dropout的区别，看本文就足够了。问题描述： tf.nn.dropout和tf.keras.layers.Dropou

Tensorflow 实现dropout解决过拟合.zip

01-22

因此，在实际应用中，我们需要根据具体任务和数据集调整Dropout率和其他超参数，以找到最佳平衡点。总之，TensorFlow中的Dropout是解决过拟合的一种强大工具，它通过随机关闭部分神经元来增强模型的泛化能力。在...

TensorFlow-网络优化和超参数选择，Dropout抑制过拟合

qq_37802398的博客

05-16

1385

网络容量：可以认为与网络中的可训练参数成正比网络中的神经单元数越多，层数越多，神经网络的拟合能力越强。但是训练速度、难度越大，越容易产生过拟合。选择超参数：超参数，就是搭建神经网络中，需要我们自己选择（不是通过梯度下降算法去优化的那些参数）比如，中间的神经元个数，学习速率那么如何提高网络拟合能力？一种显然的想法是增大网络容量：增加层增加隐藏神经元个数这两种方法哪种更好呢？单纯的增加神经元个数对于网络性能的提高并不明...

TensorFlow实现dropout

qq_35358021的博客

11-30

1859

tf.nn.dropout() keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) hidden_layer = tf.add(tf.matmul(features,weights[0],biases[0])) hidden_layer = tf.nn.relu(hidden_layer) hidden_layer = tf.nn.dropout(hidden_laye...

弱监督学习系列：Attention-Based Dropout Layer for Weakly Supervised Single Object Localization and Semantic

Yafee的专栏

03-30

903

原文链接： CVPR2019 & TPAMI 2020 https://arxiv.org/abs/1908.10028https://arxiv.org/abs/1908.10028代码连接： tensorflow 版本https://github.com/junsukchoe/ADL wsol evaluation 论文中实现的 pytorch 版本https://github.com/clovaai/wsolevaluation 目录目录一、文章想要解决的问题二、基本思路.

永兴的tensorflow笔记-14 池化层以及Dropout层

深度探寻者

01-25

2605

一、什么是池化层？池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，...

TensorFlow学习(8)——Dropout的使用

神兽乌鸦

10-30

3180

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 第一步、载入训练数据 mnist = input_data.read_data_sets(train_dir="../MNIST_data", one_hot=True) # 设置批次大小 batch_size = 10 #...

TensorFlow keras dropout层

高颜值的杀生丸(此博客转载自我的博客园)

02-03

1612

# 建立神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入数据的形状进行修改成神经网络要求的数据形状 keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), # 定义隐藏层，128个神经元...

Tensorflow框架 -- Dropout的用法

DAOCHI

12-05

4160

1、Dropout的作用 Dropout通过随机失活神经元，缓解网络过拟合，起到正则化作用。 2、相关函数 def tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) # x: 该层的输入层; # keep_prob: 保留输入元素的比例，同时将保留的值缩放为1/keep_prob; # noi...

Dropout层 tf.keras.layers.Dropout() 介绍

“365天深度学习训练营”报名进行中～

04-18

4539

函数原型 tf.keras.layers.Dropout( rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs ) 官网地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout 作用防止过拟合，提高模型的泛化能力。参数 rate：0~1之间的小数。让神经元以一定的概率rate停止工作，提高模型的泛化能力。 noise_shape：1D张量类型,int32表示将与输入相乘的

tensorflow中核心网络层Dropout的功能

Axiaobai12138的博客

11-18

1081

这篇文章用于介绍tf.keras.layers.Dropout tf.keras.layers.Dropout，先看google给出的解释。 The Dropout layer randomly sets input units to 0 with a frequency of rate at each step during training time, which helps prevent overfitting. Inputs not set to 0 are scaled up by 1/(1

【TensorFlow深度学习】十一、Dropout

鹤子的一些知识共享

11-26

1442

暂退法在前向传播过程中，计算每一内部层的同时注入噪声，这已经成为训练神经网络的常用技术。这种方法之所以被称为暂退法，因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃（drop out）一些神经元。在整个训练过程的每一次迭代中，标准暂退法包括在计算下一层之前将当前层中的一些节点置零。在x\mathbf{x}x中加入噪音得到x′x′，预期是Ex′xEx′x所以Dropout对每个元素进行如下扰动h′0概率为ph1−p其他情况h' =

【TensorFlow深度学习】Dropout层工作原理与实际运用

沐风—云端行者

05-29

1435

Dropout作为深度学习中的一个重要工具，其随机失活的机制不仅提高了模型的泛化能力，还促进了神经网络领域的研究发展。它教会了我们一个重要的理念：在模型设计中引入不确定性，有时反而能增强模型的确定性表现。无论是处理图像分类、文本分析还是语音识别，Dropout都展现了其强大的适应性和有效性。掌握并灵活运用这一技术，将是你在深度学习之旅中的宝贵财富。

TensorFlow神经网络中Dropout层

weixin_43199534的博客

03-07

1304

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets(&quot;MNIST_data&quot;,one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch =...

【题目】VGG-16网络详细分析（Keras代码）