帝王谷资源网

Tensorflow中的dropout的使用方法
脚本专栏 2024/12/29 佚名
3 2
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com

Hinton在论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了Dropout。Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。

tf.nn.dropout

def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None):

其中，x为浮点类型的tensor，keep_prob为浮点类型的scalar，范围在(0,1]之间，表示x中的元素被保留下来的概率，noise_shape为一维的tensor（int32类型），表示标记张量的形状（representing the shape for randomly generated keep/drop flags），并且noise_shape指定的形状必须对x的形状是可广播的。如果x的形状是[k, l, m, n]，并且noise_shape为[k, l, m, n]，那么x中的每一个元素是否保留都是独立，但如果x的形状是[k, l, m, n]，并且noise_shape为[k, 1, 1, n]，则x中的元素沿着第0个维度第3个维度以相互独立的概率保留或者丢弃，而元素沿着第1个维度和第2个维度要么同时保留，要么同时丢弃。

关于Tensorflow中的广播机制，可以参考《TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制探秘》

最终，会输出一个与x形状相同的张量ret，如果x中的元素被丢弃，则在ret中的对应位置元素为0，如果x中的元素被保留，则在ret中对应位置上的值为Tensorflow中的dropout的使用方法，这么做是为了使得ret中的元素之和等于x中的元素之和。

tf.layers.dropout

def dropout(inputs,
   rate=0.5,
   noise_shape=None,
   seed=None,
   training=False,
   name=None):

参数inputs为输入的张量，与tf.nn.dropout的参数keep_prob不同，rate指定元素被丢弃的概率，如果rate=0.1，则inputs中10%的元素将被丢弃，noise_shape与tf.nn.dropout的noise_shape一致，training参数用来指示当前阶段是出于训练阶段还是测试阶段，如果training为true（即训练阶段），则会进行dropout，否则不进行dropout，直接返回inputs。

自定义稀疏张量的dropout

上述的两种方法都是针对dense tensor的dropout，但有的时候，输入可能是稀疏张量，仿照tf.nn.dropout和tf.layers.dropout的内部实现原理，自定义稀疏张量的dropout。

def sparse_dropout(x, keep_prob, noise_shape):
 keep_tensor = keep_prob + tf.random_uniform(noise_shape)
 drop_mask = tf.cast(tf.floor(keep_tensor), dtype=tf.bool)
 out = tf.sparse_retain(x, drop_mask)
 return out * (1.0/keep_prob)

其中，参数x和keep_prob与tf.nn.dropout一致，noise_shape为x中非空元素的个数，如果x中有4个非空值，则noise_shape为[4]，keep_tensor的元素为[keep_prob, 1.0 + keep_prob)的均匀分布，通过tf.floor向下取整得到标记张量drop_mask，tf.sparse_retain用于在一个 SparseTensor 中保留指定的非空值。

案例

def nn_dropout(x, keep_prob, noise_shape):
 out = tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape)
 return out


def layers_dropout(x, keep_prob, noise_shape, training=False):
 out = tf.layers.dropout(x, keep_prob, noise_shape, training=training)
 return out


def sparse_dropout(x, keep_prob, noise_shape):
 keep_tensor = keep_prob + tf.random_uniform(noise_shape)
 drop_mask = tf.cast(tf.floor(keep_tensor), dtype=tf.bool)
 out = tf.sparse_retain(x, drop_mask)
 return out * (1.0/keep_prob)


if __name__ == '__main__':
 inputs1 = tf.SparseTensor(indices=[[0, 0], [0, 2], [1, 1], [1, 2]], values=[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dense_shape=[2, 3])
 inputs2 = tf.sparse_tensor_to_dense(inputs1)
 nn_d_out = nn_dropout(inputs2, 0.5, [2, 3])
 layers_d_out = layers_dropout(inputs2, 0.5, [2, 3], training=True)
 sparse_d_out = sparse_dropout(inputs1, 0.5, [4])
 with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  (in1, in2) = sess.run([inputs1, inputs2])
  print(in1)
  print(in2)
  (out1, out2, out3) = sess.run([nn_d_out, layers_d_out, sparse_d_out])
  print(out1)
  print(out2)
  print(out3)

tensorflow中，稀疏张量为SparseTensor，稀疏张量的值为SparseTensorValue。3种dropout的输出如下，

SparseTensorValue(indices=array([[0, 0],
  [0, 2],
  [1, 1],
  [1, 2]], dtype=int64), values=array([ 1., 2., 3., 4.], dtype=float32), dense_shape=array([2, 3], dtype=int64))
[[ 1. 0. 2.]
 [ 0. 3. 4.]]
 
[[ 2. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0.]]
[[ 0. 0. 4.]
 [ 0. 0. 0.]]
SparseTensorValue(indices=array([], shape=(0, 2), dtype=int64), values=array([], dtype=float32), dense_shape=array([2, 3], dtype=int64))
标签：
Tensorflow,dropout
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com
www.wdxyy.com 帝王谷资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接