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…

一:适用范围: 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 二:原理: 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 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non…

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…

tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None,name=None)  上面方法中常用的是前两个参数: 第一个参数 x:指输入: 第二个参数 keep_prob: 设置神经元被选中的概率,在初始化时,keep_prob是一个占位符,keep_prob = tf.placeholder(tf.float32).tensorflow在run时设置keep_prob具体的值,例如keep_prob: 0.5: 第五个参数 name:指定该…

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…

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…

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…

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=[…

官方的接口是这样的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根据给出的keep_prob参数,将输入tensor x按比例输出. 默认情况下, 每个元素保存或丢弃都是独立的. x                 :  输入tensorkeep_prob    :  float类型,每个元素被保留下来的概率 ,设置神经元被选中的概率,在初始化时keep_prob是一个占位符,  keep_prob = …

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…