SpatialDropout2D 层

[源代码]

SpatialDropout2D 类

keras.layers.SpatialDropout2D(
    rate, data_format=None, seed=None, name=None, dtype=None
)

Dropout 的空间二维版本。

此版本的功能与 Dropout 相同，但它会丢弃整个二维特征图，而不是单个元素。如果在特征图中的相邻像素强相关（这在早期卷积层中通常如此），那么常规 Dropout 将无法对激活进行正则化，并且只会导致有效学习率降低。在这种情况下，SpatialDropout2D 将有助于促进特征图之间的独立性，因此应该改用此层。

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）在索引 1 处；在 "channels_last" 模式下，它在索引 3 处。它默认为您的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果您从未设置过，则默认为 "channels_last"。

调用参数

• inputs: 一个 4D 张量。
• training: Python 布尔值，指示层应在训练模式（应用 dropout）还是推断模式（直通）下运行。

输入形状

如果 data_format='channels_first'，则形状为 (样本数, 通道数, 行数, 列数) 的 4D 张量；如果 data_format='channels_last'，则形状为 (样本数, 行数, 列数, 通道数) 的 4D 张量。

输出形状 与输入相同。

参考

• Tompson 等人，2014