
import tensorflow as tf import numpy as np随机删除神经元,防止过度拟合
tf.random.set_seed(0)
layer = tf.keras.layers.Dropout(
.2, # 0~1之间的小数。要丢弃的输入数据的比例。
input_shape=(2, ))
print(layer)
inputs = np.arange(10).reshape(5, 2).astype(np.float32) print(inputs)
[[0. 1.] [2. 3.] [4. 5.] [6. 7.] [8. 9.]]
outputs = layer(inputs, training=True) print(outputs)
tf.Tensor( [[ 0. 1.25] [ 2.5 3.75] [ 5. 6.25] [ 7.5 8.75] [10. 0. ]], shape=(5, 2), dtype=float32)
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