SpatialDropout3D 层

[源代码]

SpatialDropout3D 类

tf_keras.layers.SpatialDropout3D(rate, data_format=None, **kwargs)

Dropout 的三维空间版本。

此版本执行与 Dropout 相同的功能，但它会丢弃整个三维特征图而不是单个元素。如果特征图中的相邻体素高度相关（如通常在早期卷积层中的情况），则常规 Dropout 将不会对激活进行正则化，否则只会导致学习率有效降低。在这种情况下，SpatialDropout3D 将有助于促进特征图之间的独立性，并应被替代使用。

参数

• rate：0 到 1 之间的浮点数。要丢弃的输入单元的比例。
• data_format：'channels_first' 或 'channels_last'。在 'channels_first' 模式下，通道维度（深度）位于索引 1，在 'channels_last' 模式下位于索引 4。当未指定时，使用您 TF-Keras 配置文件中 ~/.keras/keras.json 的 image_data_format 值（如果存在），否则默认为 'channels_last'。默认为 'channels_last'。

调用参数

• inputs：一个 5D 张量。
• training：布尔值，指示层是应在训练模式下（添加丢弃）还是在推理模式下（不执行任何操作）运行。

输入形状

5D 张量，形状为：如果 data_format='channels_first'，则为 (samples, channels, dim1, dim2, dim3)；如果 data_format='channels_last'，则为 (samples, dim1, dim2, dim3, channels)。

输出形状 与输入相同

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参考文献： - Efficient Object Localization Using Convolutional Networks