mindspore.ops.dropout1d
- mindspore.ops.dropout1d(input, p=0.5, training=True)[源代码]
在训练期间,以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些通道归零(对于形状为 \(NCL\) 的三维Tensor,其通道特征图指的是后一维 \(L\) 的一维特征图)。 例如,在批处理输入中 \(i\_th\) 批, \(j\_th\) 通道的 input[i, j] 1D Tensor 是一个待处理数据。 每个通道将会独立依据伯努利分布概率 p 来确定是否被清零。
论文 Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting 中提出了该技术,并证明其能有效地减少过度拟合,防止神经元共适应。更多详细信息,请参见 Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 。
dropout1d 可以提高通道特征映射之间的独立性。
- 参数:
input (Tensor) - 一个shape为 \((N, C, L)\) 或 \((C, L)\) 的 3D 或 2D Tensor,其中N是批处理大小,C 是通道数,L 是特征长度。其数据类型应为int8、int16、int32、int64、float16、float32或float64。
p (float,可选) - 通道的丢弃概率,介于 0 和 1 之间,例如 p = 0.8,意味着80%的清零概率。默认值:
0.5
。training (bool,可选) - 是否启用dropout功能。默认值:
True
。
- 返回:
Tensor,输出,具有与输入 input 相同的shape和数据类型。
- 异常:
TypeError - input 不是Tensor。
TypeError - p 的数据类型不是float。
ValueError - p 值不在 [0.0, 1.0] 之间。
ValueError - input 的维度不是 2D 或 3D。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, ops >>> input_x = Tensor(np.random.randn(4, 3), mindspore.float32) >>> output = ops.dropout1d(input_x, 0.5) >>> print(output.shape) (4, 3)