dropoutScaleFactor = cast( 1 - Probability, superiorfloat(X) );dropoutMask = ( rand(size(X), 'like', X) > Probability ) / dropoutScaleFactor;
时间: 2023-04-07 10:04:51 浏览: 57
这是一个关于dropout的公式和计算方法,我可以回答这个问题。该公式用于计算dropout的掩码,其中dropoutScaleFactor是一个缩放因子,用于调整dropout掩码的值,而dropoutMask是一个二进制掩码,用于随机丢弃神经元。
相关问题
function [Z, dropoutMask] = dropoutforward(Probability, X)
这是一个技术问题,我可以回答。dropoutforward函数是一个前向传播函数,用于在神经网络中实现dropout正则化。它的输入是一个概率值和一个矩阵X,输出是一个经过dropout处理后的矩阵Z和一个dropout掩码。具体实现可以参考相关的深度学习教材或者代码实现。
probability = sigmoid(X * w.T)
这个公式表示的是 logistic 回归模型中的预测概率值。其中,X 是输入样本的特征向量,w 是模型的参数向量,T 表示矩阵转置操作。sigmoid 函数将 X 和 w 的内积映射到 [0,1] 区间,表示该样本属于正例的概率。在训练过程中,我们会根据实际标签值和预测概率值计算损失函数,并使用梯度下降等优化算法来更新参数,使得模型能够更准确地预测样本标签。
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