tf.nn.dropout 激活函数

【tf.nn.dropout 激活函数】的更多相关文章

tf.nn.dropout 激活函数

tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None) 参数: x:一个浮点型Tensor. 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. noise_shape:类型为int32的1维Tensor,表示随机产生的保持/丢弃标志的形状. seed:一个Python整数.用于创建随机种子. name:此操作的名称(可选). 返回: 该函数返回与x具有相同形状的Tensor. 该函数使x的一…

TensorFlow函数教程：tf.nn.dropout

tf.nn.dropout函数 tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南:层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出按照1/keep_prob的比例放大输入元素,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…

深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # 对数据进行卷积操作参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 对数据进行池化操作参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

Tensorflow学习笔记(2)：tf.nn.dropout 与 tf.layers.dropout

A quick glance through tensorflow/python/layers/core.py and tensorflow/python/ops/nn_ops.pyreveals that tf.layers.dropout is a wrapper for tf.nn.dropout. You want to use the dropout() function in tensorflow.contrib.layers, not the one in tensorflow.n…

tensorflow 笔记11：tf.nn.dropout（）的使用

tf.nn.dropout:函数官网说明: tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) Defined in tensorflow/python/ops/nn_ops.py. See the guides: Layers (contrib) > Higher level ops for building neural network layers, Neural Network > Activati…

TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合

一. Dropout原理简述: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层. Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了.示意图如下: 但在测试及验证中:每个神经元都要参加运算,但其输出要乘以概率p. 二.tf.nn.dropout函数…

tf.nn.dropout

tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 此函数是为了防止在训练中过拟合的操作,将训练输出按一定规则进行变换. 参数: x:输入 keep_prob:保留比例,取值 (0,1] .每一个参数都将按这个比例随机变更. noise_shape:干扰形状.此字段默认是None,表示第一个元素的操作都是独立,但是也不一定.比例:数据的形状是shape(x)=[k, l, m, n],而noise_shape=[…