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 paddle.nn / functional / alpha_dropout


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)

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