mindspore.ops.Dropout

class mindspore.ops.Dropout(keep_prob=0.5, Seed0=0, Seed1=0)[源代码]

Dropout是一种正则化手段，通过在训练中以 \(1 - keep\_prob\) 的概率随机将神经元输出设置为0，起到减少神经元相关性的作用，避免过拟合。

参数：

  • keep_prob (float) - 输入神经元保留概率，数值范围在0到1之间。例如，keep_prob=0.9，删除10%的神经元。默认值：0.5。

  • Seed0 (int) - 算子层的随机种子，用于生成随机数。默认值：0。

  • Seed1 (int) - 全局的随机种子，和算子层的随机种子共同决定最终生成的随机数。默认值：0。

输入：

  • x (Tensor) - Dropout的输入，任意维度的Tensor，其数据类型为float16或float32。

输出：

  • output (Tensor) - shape和数据类型与 x 相同。

  • mask (Tensor) - shape与 x 相同。

异常：

  • TypeError - keep_prob 不是float。

  • TypeError - Seed0 或 Seed1 不是int。

  • TypeError - x 的数据类型既不是float16也不是float32。

  • TypeError - x 不是Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> dropout = ops.Dropout(keep_prob=0.5)
>>> x = Tensor(((20, 16), (50, 50)), mindspore.float32)
>>> output, mask = dropout(x)
>>> print(output.shape)
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