Tensorflow（r1.4)API--tf.nn.dropout

函数介绍

dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)

参数

x ：浮点型tensor
keep_prob : 常数tensor,类型和x相同，每个神经元被选中的概率。
noise_shape : int32 类型的 1-D张量，代表随机产生的选用/丢弃标志的 shape.
seed : Python 整型，生成随机种子。
name : op的名字

用法：

为了防止减轻过拟合而使用的函数，一般用在全连接层
drop out 就是在不同的训练模型中随机的放弃一部分神经元，即让某个神经元的激活值以一定的概率pro,让其停止工作，在当前训练中，权值保留但不更新也不参与计算。
缺省的情况下，每个神经元选取与否是相互独立的，若noise_shape被设置，将会使得只有维度满足noise_shape[i]==shape(x)[i]的元素之间才是相互独立。

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