TF-tf.keras.layers.Dropout

tf.keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs
)
作用：将Dropout应用于输入
Dropout层在训练期间的每一步中将输入单位随机设置为0，频率为速率，这有助于防止过拟合。
未设置为0的输入将按1 /（1-rate）放大，以使所有输入的总和不变。
请注意，仅当训练设置为True时才应用Dropout层，以便在推理过程中不会丢弃任何值。
使用model.fit时，训练将自动适当地设置为True，在其他情况下，可以在调用图层时将kwarg显式设置
为True。
（这与为Dropout图层设置trainable = False形成对比。trainable不会影响该图层的行为，
因为Dropout没有任何可以在训练期间冻结的变量/权重。）rate:要降低的比率
noise_shape：1D整数张量，表示将与输入相乘的二进制丢失掩码的形状。例如，如果您的输入具有
shape（批处理大小、时间步长、特征），并且希望所有时间步的衰减掩码都相同，则可以使用
noise_shape=（batch_size，1，features）。seed：用作随机种子的Python整数training：表示层应该在训练模式下(添加dropout)还是在推理模式下(什么都不做)

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