在matlab中如何体现dropout保留率
时间: 2023-09-15 21:24:20 浏览: 54
在 MATLAB 中,你可以使用 `dropoutLayer` 函数来实现 dropout 层。这个函数的第二个参数是 dropout 的保留率(即丢弃的输入比例),默认值为 0.5。如果你想要更改保留率,可以像这样设置:
```matlab
dropoutLayer(0.2)
```
这将创建一个 dropout 层,其中输入的 20% 将被随机丢弃。你可以将这个 dropout 层添加到你的神经网络中,例如:
```matlab
layers = [
fullyConnectedLayer(100)
reluLayer
dropoutLayer(0.2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
```
这个网络有一个全连接层、一个 ReLU 层、一个 dropout 层、一个全连接层、一个 softmax 层和一个分类层。其中 dropout 层的保留率为 0.2。
相关问题
matlab中dropout保留率的代码
在 MATLAB 中实现 dropout 的代码如下:
```matlab
function [output, mask] = dropout(input, keep_prob)
% input: 输入数据,维度为(m, n),m为样本数,n为特征数
% keep_prob: 保留率,取值范围为[0, 1]
% output: 经过dropout后的输出数据,维度为(m, n)
% mask: dropout掩码,记录了哪些特征被丢弃了,维度为(m, n)
% 计算掩码
mask = rand(size(input)) < keep_prob;
% 保留率为0时,直接输出原始数据
if keep_prob == 0
output = input;
else
% 对输入数据进行dropout
output = input .* mask / keep_prob;
end
end
```
在这个函数中,输入数据 `input` 的维度为 `(m, n)`,其中 `m` 表示样本数,`n` 表示特征数。`keep_prob` 是保留率,取值范围为 `[0, 1]`。函数返回经过 dropout 处理后的输出数据 `output`,以及 dropout 掩码 `mask`。
在实现中,我们先生成一个与输入数据相同大小的随机矩阵 `mask`,其中每个元素都是 $0$ 或 $1$,概率为 `keep_prob`。然后将输入数据 `input` 与 `mask` 对应相乘,再除以 `keep_prob`,即可得到经过 dropout 处理后的输出数据 `output`。最后将 `mask` 返回,以便在后续的训练过程中使用。
在matlab中设置dropout为0.98的意思
在 MATLAB 中,设置 dropout 的值为 0.98 意味着,在训练神经网络时有 98% 的概率将神经元的输出置零,以减少过拟合的风险。在 MATLAB 中,可以使用 `dropoutLayer` 函数来添加 dropout 层,并设置 dropout 的概率为 0.98,例如:
```
dropoutProb = 0.98;
dropoutLayer = dropoutLayer(dropoutProb);
```
然后,将该 dropout 层添加到神经网络中的某个层之后即可,例如:
```
layers = [
fullyConnectedLayer(100)
reluLayer
dropoutLayer(dropoutProb)
fullyConnectedLayer(50)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer
];
```