class Dropout: """ http://arxiv.org/abs/1207.0580 """ def __init__(self, dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio = dropout_ratio self.mask = None def forward(self, x, train_flg=True): if train_flg: self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio return x * self.mask else: return x * (1.0 - self.dropout_ratio) def backward(self, dout): return dout * self.mask
时间: 2024-02-14 20:22:35 浏览: 24
这是一个Dropout层的类实现。Dropout层是一种正则化技术,可以随机地将该层的一些神经元输出设置为0,从而可以减少模型的过拟合情况。在类的初始化函数中,初始化该层的dropout_ratio参数,即该层的神经元输出设置为0的概率。在前向传播函数中,如果是训练模式,就随机生成一个与输入x相同形状的掩码mask,其中元素值为True的概率为dropout_ratio,然后将输入x与掩码mask相乘得到该层的输出,否则如果是测试模式,就将输入x乘以(1.0 - dropout_ratio)得到该层的输出。在反向传播函数中,将输入的梯度dout乘以掩码mask得到该层的输出梯度。最终返回该层的输出梯度。
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class Droupt: def __init__(self,dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio=dropout_ratio self.mask=None def forward(self,x,train_flg=True): if train_flg: self.mask=np.random.rand(*x.shape)>self.dropout_ratio return x*self.mask else: return x*(1.0-self.dropout_ratio) def backward(self,dout): return dout*self.mask
这个类是一个实现了dropout的神经网络层。在初始化时,可以指定dropout的比例,默认为0.5。在前向传播过程中,如果处于训练模式,会生成一个与输入x形状一致的掩码mask,其中元素值大于dropout比例的位置为True,小于等于dropout比例的位置为False。最后将输入x与掩码相乘,实现了随机丢弃一部分神经元的功能。如果处于测试模式,直接将输入x乘以(1.0 - dropout比例)即可。在反向传播过程中,将输出dout与掩码相乘,将被丢弃的神经元对应的梯度置为0。
def __init__(self,dropout=0.1):什么意思
这是一个Python类的初始化函数(`__init__`),它定义了一个类的实例化过程中需要接收的参数。在这个例子中,这个类的初始化函数有一个名为`dropout`的参数,它的默认值为0.1。这意味着在创建这个类的对象时,如果没有指定`dropout`参数的值,那么它将默认为0.1。在类的其它方法中,我们可以通过`self.dropout`来引用这个参数的值。