lstm_cell=rnn.DropoutWrapper(cell=lstm_cell,input_keep_prob=1.0,output_keep_prob=keep_prob)#添加 dropout layer, 一般只设置 output_keep_prob 1. 2. 2、tf.contrib.rnn.MultiRNNCell函数解读与理解 2.1、源代码解读 RNN cell composed sequentially of multiple simple cells. RNN细胞由多个简单细胞依次组成。
containing the depth(s) of theinputtensors expected to be passedinto the `DropoutWrapper`. Requiredandused**iff** `variational_recurrent=True`and`input_keep_prob <1`. dtype: (optional) The `dtype` of theinput, state,andoutput tensors. Requiredandused**iff**`variational_recurrent=True`. se...
state_is_tuple=True) #定义一层 LSTM_cell,只需要说明 hidden_size, 它会自动匹配输入的 X 的维度3. lstm_cell = rnn.DropoutWrapper(cell=lstm_cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=keep_prob) #添加 dropout layer, 一般只设置 output_keep_prob ...
lstm_cell = rnn.DropoutWrapper(cell=lstm_cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=keep_prob) #添加 dropout layer, 一般只设置 output_keep_prob 2、tf.contrib.rnn.MultiRNNCell函数解读与理解 2.1、源代码解读 2.2、案例应用 相关文章:DL之LSTM:LSTM算法论文简介(原理、关键步骤、RNN/LSTM/GRU比较、...
在使用tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper时,同样有一些参数,例如input_keep_prob,output_keep_prob等,分别控制输入和输出的dropout概率,很好理解。 可以从官方文档中看到,它有input_keep_prob和output_keep_prob,也就是说裹上这个DropoutWrapper之后,如果我希望是input传入这个cell时dropout掉一部分input信息的话,就设置inpu...
tf.nn.RNNCellDropoutWrapper( *args, **kwargs ) 参数 cell一个 RNNCell,一个到 output_size 的投影被添加到它。 input_keep_probunit Tensor or float 在0和1之间,输入保持概率;如果它是常数且为 1,则不会添加输入 dropout。 output_keep_probunit Tensor or float 0和1之间,输出保持概率;如果...
dropout原因 过多的神经元导致网络复杂度高，可能使模型仅记忆答案而无法学习，导致过拟合。通过减少神经元数量，模型具备学习能力，避免死记硬背，提高泛化能力。代码示例 使用此API需提供rnn_cell，代码对比了使用与不使用dropout的差异。在keep_prob=1时，结果与原始一致，所有神经元均保留。当keep_prob...
代码如下,使用这个api需要一个rnncell作为输入,代码中对比了使用和不使用的情况: import tensorflow as tf import numpy as np rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) rnn_dropout_1 = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(rnn_cell, output_keep_prob=1) ...
weightsNumPy 数组的列表。数组的数量及其形状必须与层权重的维数相匹配(即,它应该与get_weights的输出相匹配)。 抛出 ValueError如果提供的权重列表与图层的规格不匹配。 从NumPy 数组中设置层的权重。 层的权重表示层的状态。此函数设置来自 numpy 数组的权重值。权重值应按层创建它们的顺序传递。请注意,图层的权重...
1、tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数解读与理解 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题。过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低。