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2024年6月20日发(作者：)

dropout使用方法

dropout是一种常用的正则化技术，可以防止神经网络过拟

合。它基于在训练期间随机关闭一些神经元的思想，以减少不同神

经元之间的依赖性，从而提高模型的泛化能力。

1. 在Tensorflow中使用dropout

在Tensorflow中，我们可以通过`t()`函数实现

dropout操作。该函数的输入参数包括输入数据（一般是前一层的

输出）、dropout概率（即关闭神经元的比例）和一个可选的随机种

子。具体使用方法如下：

```python

dropout_rate = 0.5 # dropout概率

x = older(32, [None, input_dim])

keep_prob = older(32) # dropout保留

比例

hidden = ((x, w1) + b1)

hidden_dropout = t(hidden, keep_prob)

output = (hidden_dropout, w2) + b2

# 在训练时，需要传入dropout保留比例

(train_step, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y,

keep_prob: 1 - dropout_rate})

# 在测试时，不需要应用dropout

accuracy = (accuracy_op, feed_dict={x: test_x,

- 1 -

y: test_y, keep_prob: 1.0})

```

2. 在Keras中使用dropout

在Keras中，我们可以通过在层的定义中添加`Dropout`层来实

现dropout操作。该层的参数包括dropout概率和一个可选的随机

种子。具体使用方法如下：

```python

from import Sequential

from import Dense, Dropout

dropout_rate = 0.5 # dropout概率

model = Sequential()

(Dense(64, activation='relu',

input_dim=input_dim))

(Dropout(dropout_rate))

(Dense(10, activation='softmax'))

e(loss='categorical_crossentropy',

optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 在训练时，dropout层会自动应用

(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10,

validation_data=(x_test, y_test))

# 在测试时，dropout层会自动关闭

score = te(x_test, y_test, batch_size=64)

- 2 -

```

总之，dropout是一种简单有效的正则化技术，可以帮助我们

提高模型的泛化能力。在使用时，我们需要根据具体情况设置

dropout概率，并在训练和测试阶段分别应用和关闭dropout操

作。

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本文标签： 技术需要关闭输入使用

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