dropout 反向传播python代码
时间: 2024-06-16 21:06:06 浏览: 12
Dropout是一种常用的正则化技术,用于减少神经网络的过拟合。在反向传播过程中,Dropout通过随机将一部分神经元的输出置为0来实现。下面是一个简单的Python代码示例,演示了如何在反向传播中使用Dropout:
```python
import numpy as np
def dropout_backward(dout, cache, dropout_rate):
"""
反向传播中的Dropout操作
参数:
- dout: 上一层传递下来的梯度,维度为与前一层输出相同
- cache: Dropout操作中保存的缓存,包含了前一层的输出和掩码
- dropout_rate: Dropout的比例,即保留神经元的概率
返回:
- dx: 传递给前一层的梯度,维度与输入相同
"""
mask = cache['mask']
dx = dout * mask / dropout_rate
return dx
# 示例使用
# 假设上一层的梯度为dout,dropout_rate为0.5
dout = np.random.randn(10, 10)
dropout_rate = 0.5
# 假设前一层的输出为x,生成与x相同维度的掩码mask
mask = np.random.rand(*dout.shape) < dropout_rate
# 将mask保存到缓存中
cache = {'mask': mask}
# 调用dropout_backward函数计算传递给前一层的梯度
dx = dropout_backward(dout, cache, dropout_rate)
```
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