dropout层_tensorflow2使用keras自定义层 (tensorflow2.0官方教程翻译）

Dropout层是一种常见的正则化技术，它在训练过程中随机地将一些神经元的输出设置为0，以减少过拟合。在TensorFlow 2.0中，我们可以使用Keras API来自定义这个层。

下面是一个使用Keras API实现Dropout层的示例代码：

import tensorflow as tf

class CustomDropout(tf.keras.layers.Layer):
    
    def __init__(self, rate, **kwargs):
        super(CustomDropout, self).__init__(**kwargs)
        self.rate = rate
        
    def call(self, inputs, training=None):
        if training:
            return tf.nn.dropout(inputs, rate=self.rate)
        return inputs
    
    def get_config(self):
        config = super(CustomDropout, self).get_config()
        config.update({'rate': self.rate})
        return config

在这个自定义层中，我们继承了Keras的Layer类，并实现了call方法来定义正向传递的操作。在这个方法中，我们使用了TensorFlow的tf.nn.dropout函数来实现Dropout操作。

我们还实现了get_config方法来返回这个层的配置信息。这将允许我们在保存和加载模型时正确地恢复Dropout层的状态。

现在我们可以使用这个自定义层来构建Keras模型：

from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    CustomDropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

在这个模型中，我们在第一个全连接层后添加了我们自定义的Dropout层。在训练过程中，这个层将随机地将一些神经元的输出设置为0。

现在我们可以像使用任何其他Keras层一样使用这个自定义层来构建模型并进行训练。