Gaussian Putus Sekolah 

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

GaussianDropout mengalikan input dengan sampel noise dari distribusi normal dengan mean 1.0.

Karena ini adalah lapisan regularisasi, maka hanya aktif selama waktu pelatihan. Selama inferensi, GaussianDropout melewati input tanpa dimodifikasi.

  • Pernyataan 

    public typealias TangentVector = EmptyTangentVector

  • Pernyataan 

    @noDerivative
public let probability: Scalar

  • Pernyataan 

    @noDerivative
public let standardDeviation: Scalar

  • Membuat lapisan dropout Gaussian.

    Prasyarat

    probabilitas harus bernilai antara 0 dan 1 (inklusif).

    Pernyataan 

    public init(probability: Scalar)

    Parameter

    probability

    Kemungkinan sebuah node putus.

  • Menerapkan noise Gaussian multiplikatif 1-pusat ke input selama pelatihan saja.

    Pernyataan 

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