matlab中dropout保留率的代码

在 MATLAB 中实现 dropout 的代码如下：

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。