ガウスドロップアウト 

public struct GaussianDropout<Scalar> : ParameterlessLayer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

GaussianDropout平均 1.0 の正規分布からサンプリングされたノイズを入力に乗算します。

これは正則化層であるため、トレーニング時間中にのみアクティブになります。推論中、 GaussianDropout入力を変更せずに通過させます。

  • 宣言

    public typealias TangentVector = EmptyTangentVector

  • 宣言

    @noDerivative
public let probability: Scalar

  • 宣言

    @noDerivative
public let standardDeviation: Scalar

  • ガウス ドロップアウト レイヤーを作成します。

    前提条件

    確率は 0 と 1 (両端を含む) の間の値である必要があります。

    宣言

    public init(probability: Scalar)

    パラメータ

    probability

    ノードがドロップアウトする確率。

  • トレーニング中にのみ乗算 1 中心ガウス ノイズを入力に適用します。

    宣言

    @differentiable
public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>