详解Keras3.0 Layer API: Dropout layer

Dropout layer

图1 标准的神经网络

图2 加了Dropout临时删除部分神经元

Dropout层的作用是在神经网络中引入正则化,以防止过拟合。它通过随机丢弃一部分神经元(如图2)的输出来减少模型对训练数据的依赖性。这样可以提高模型的泛化能力,使其在测试数据上表现更好。

Dropout层的核心思想是减小神经网络中权重共享的情况,让不同的神经元可以承担不同的特征提取任务。由于每个神经元被丢弃的概率相同,因此每一轮训练都可能得到不同的网络结构,这有助于提高模型的泛化能力。同时,Dropout也有助于减少神经元之间的依赖性,增强模型的鲁棒性。

工作原理
  • 在训练阶段,对于每一层神经元,以一定的概率p随机选择一部分神经元,将它们的输出置为0。这样,每一层的神经元有p的概率被保留,也有p的概率被丢弃。
  • 在前向传播过程中,每一层神经元的输入会经过Dropout处理,保留概率p的神经元进行计算。
  • 在反向传播过程中,梯度会根据未被丢弃的神经元的权重进行传播。这意味着在更新权重时,被丢弃的神经元的权重不会被更新。
  • 在测试阶段,为了使用训练阶段得到的网络集合,每个神经元的输出需要乘以概率p。这样做的目的是为了在测试时模拟出与训练阶段相同的网络结构。
python 复制代码
keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs)
参数说明
  • **rate:**在0和1之间浮动。要丢弃的输入单位的分数。
  • **noise_shape:**表示将与输入相乘的二进制丢弃掩码的形状的1D整数张量。例如,如果输入具有形状(batch_size,时间步长,features),并且希望所有时间步长的丢弃掩码相同,则可以使用noise_shape=(batch_size,1,features.)。
  • **seed:**用作随机种子的Python整数。
示例
python 复制代码
# 导入所需的库
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

#添加全连接层(Dense)
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

#在全连接层之后添加一个Dropout层,丢弃率为0.5
model.add(Dropout(rate=0.5))

#添加全连接层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

#编译模型,设置损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])
相关推荐
Easy数模10 分钟前
使用llm进行高级主题建模:通过利用 BERTopic 的表示模型和生成式 AI 深入探讨主题建模
人工智能·llm·nlp
你可以叫我仔哥呀15 分钟前
Java程序员学从0学AI(七)
java·开发语言·人工智能·ai·spring ai
益莱储中国19 分钟前
是德科技 | AI上车后,这条“高速公路”如何畅通?
人工智能·科技
小张童鞋。25 分钟前
Datawhale AI夏令营--Task2:理解项目目标、从业务理解到技术实现!
人工智能
AI4Sci.25 分钟前
在云服务器上基于lora微调Qwen2.5-VL-7b-Instruct模型(下)
人工智能·算法·机器学习·大模型·lora微调·大模型本地部署·qwen2.5-vl-7b
阿里云大数据AI技术36 分钟前
数据开发再提速!DataWorks正式接入Qwen3-Coder
大数据·人工智能·数据分析
Xxtaoaooo37 分钟前
MCP协议全景解析:从工业总线到AI智能体的连接革命
大数据·人工智能·mcp协议·mcp解析·工业mcp
空中湖1 小时前
PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第7章:矿洞中的计算禁制
人工智能·pytorch·python
新智元1 小时前
毕树超入职Meta后首发声:十年前怀疑AGI,如今深信AGI已至!
人工智能·openai
新智元1 小时前
GPT-5「全家桶」爆出本周上线!惊艳首测秒出网页,编程彻底起飞
人工智能·openai