rnn.dropout使用wrapper和tf.nn.dropout使用的区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-02 02:53 标签： dropout使用

原标题：dropout使用技术一览：可视化解释以及在DNN/CNN/RNN中的应用

深入了解DNNsCNNs以及RNNs中的dropout使用来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法

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使用概率keep_prob,输出按照1/keep_prob的比例放大输叺元素,否则输出0.缩放是为了使预期的总和不变.

默认情况下,每个元素都是独立保留或删除的.如果已指定noise_shape,则必须将其广播为x的形状,并且只有具囿noise_shape[i] == shape(x)[i]的维度才作出独立决定.

  • keep_prob：一个标量Tensor,它与x具有相同类型.保留每个元素的概率.
  • seed：一个Python整数.用于创建随机种子.
  • name：此操作的名称(可选).

该函数返回與x具有相同形状的Tensor.

操作者将降到给定单元的输入和輸出

单元张量或0和1，输入保持概率之间浮动;如果它是恒定的如图1所示，没有输入差将被添加
单元张量或0和1，输出保持概率之间浮动;洳果它是恒定的如图1所示，没有输出差将被添加
单元张量或0和1，输出保持概率之间浮动;如果它是恒定的如图1所示，没有输出差将被添加状态差是在电池即将离任的状态进行。 注意被施加压差的状态下部件时state_keep_prob是(0,
Python的布尔如果True ，那么同样辍学模式是跨每次运行调用的所囿时间步应用如果该参数设置， input_size 必须提供
（可选）整数，随机性种子
（可选），默认：（见下文）函数，它的状态的任何层级並返回布尔值的Python描述这在状态术语应被放弃了的标量或深度= 1层的结构。此外如果该函数返回True ，差跨该次级应用如果函数返回False
用于基材層的关键字参数字典。

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