在新版TensorFlow中,使用Dropout时应该使用p参数来代替keep_prob参数。
时间: 2023-06-11 13:08:33 浏览: 198
Tensorflow中的dropout的使用方法
是的,您说得对。在TensorFlow 2.0中,使用Dropout时应该使用p参数来代替keep_prob参数。在旧版本的TensorFlow中,使用keep_prob参数来指定在每个神经元处保留的概率,而在新版本中,使用p参数来指定在每个神经元处被丢弃的概率。p的计算方式为1-keep_prob,因此对于相同的keep_prob值,您应该使用1-keep_prob来代替p。例如,如果您想在每个神经元处保留70%的概率,则在旧版中使用keep_prob = 0.7,在新版本中使用p = 0.3。
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