ड्रॉप आउट
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
एक ड्रॉपआउट परत.
ड्रॉपआउट में प्रशिक्षण समय के दौरान प्रत्येक अपडेट पर इनपुट इकाइयों के एक अंश को बेतरतीब ढंग से 0
पर सेट करना शामिल है, जो ओवरफिटिंग को रोकने में मदद करता है।
घोषणा
@noDerivative
public let probability: Double
एक ड्रॉपआउट परत बनाता है.
शर्त लगाना
संभाव्यता का मान 0 और 1 (समावेशी) के बीच होना चाहिए।
घोषणा
public init(probability: Double)
पैरामीटर
probability | किसी नोड के छूटने की संभावना. |
दिए गए इनपुट पर परत लगाने से प्राप्त आउटपुट लौटाता है।
घोषणा
@differentiable
public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>
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आखिरी बार 2024-11-12 (UTC) को अपडेट किया गया.
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