Dropout层 tf.keras.layers.Dropout() 介绍
函数原型tf.keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs)官网地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout作用防止过拟合，提高模型的泛化能力。参数rate：0~1之间的小数。让神经元以一定的概率rate停止工作，提高
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函数原型
tf.keras.layers.Dropout(
rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs
)
官网地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout
作用
防止过拟合，提高模型的泛化能力。
参数
- rate：0~1之间的小数。让神经元以一定的概率rate停止工作，提高模型的泛化能力。
- noise_shape：1D张量类型,int32表示将与输入相乘的二进制丢失掩码的形状；例如,如果您的输入具有形状
(batch_size, timesteps, features),并且你希望所有时间步长的丢失掩码相同,则可以使用noise_shape=[batch_size, 1, features]，就是哪一个是1，那么就在哪一维度按照相同的方式dropout，如果没有1就是普通的。
这个参数有篇文章我觉得解释的很好，dropout中的noise_shape参数的作用 - seed：随机种子
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