TensorFlow.nn.dropout

TensorFlow.nn.dropout 是 TensorFlow 中的一个功能模块，主要用于实现神经网络中的dropout正则化技术。Dropout是一种防止过拟合的有效手段，它在训练过程中随机地“关闭”一部分神经元（即设置其输出为0），使得每个神经元不是过于依赖其他特定输入特征。这样做的目的是提高模型的泛化能力，让网络学习到更多的组合特征。

在使用 `tf.nn.dropout` 时，你需要提供两个参数：一个是输入张量（通常是隐藏层的输出），另一个是保留率（keep_prob），这是指在训练期间保持活跃的神经元比例。这个函数会返回一个新的张量，其中指定比例的神经元被随机设为0，而在测试阶段（inference 或者说是 validation 阶段），通常我们会使用整个神经元的平均值作为输出。

例子：

import tensorflow as tf

# 假设inputs是一个隐藏层的输出
dropout_rate = 0.5  # 保留50%的神经元
dropout_layer = tf.nn.dropout(inputs, dropout_rate)