alpha_dropout¶

paddle.nn.functional. alpha_dropout ( x, p=0.5, training=True, name=None ) [源代码] ¶

alpha_dropout是一种具有自归一化性质的dropout。均值为0，方差为1的输入，经过alpha_dropout计算之后，输出的均值和方差与输入保持一致。alpha_dropout通常与SELU激活函数组合使用。

参数¶

x (Tensor): 输入的多维 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

p (float): 将输入节点置0的概率，即丢弃概率。默认: 0.5。

training (bool): 标记是否为训练阶段。默认: True。

name (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name 。

返回¶

经过alpha_dropout之后的结果，与输入x形状相同的 Tensor 。

代码示例¶

import paddle
import numpy as np

x = np.array([[-1, 1], [-1, 1]]).astype('float32')
x = paddle.to_tensor(x)
y_train = paddle.nn.functional.alpha_dropout(x, 0.5)
y_test = paddle.nn.functional.alpha_dropout(x, 0.5, training=False)
print(x)
print(y_train)
# [[-0.10721093, 1.6655989 ], [-0.7791938, -0.7791938]] (randomly)
print(y_test)

PaddlePaddle

paddle.nn / functional / alpha_dropout

alpha_dropout¶

参数¶

返回¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

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paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

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paddle.vision

paddle.nn / functional / alpha_dropout

alpha_dropout¶

参数¶

返回¶

代码示例¶