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mindspore/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_dropout.rst

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add dropout api.
2022-06-15 09:57:01 +08:00
mindspore.ops.dropout
======================
1.Add MultiMarginLoss and MultiLabelMarginLoss functional api and nn api. 2.Modify the doc of conv2d and conv3d api. 3.Add the doc of ScalarSummary and TensorSummary api.
2022-09-26 15:17:14 +08:00
.. py:function:: mindspore.ops.dropout(x, p=0.5, seed0=0, seed1=0)
add dropout api.
2022-06-15 09:57:01 +08:00
1.Add MultiMarginLoss and MultiLabelMarginLoss functional api and nn api. 2.Modify the doc of conv2d and conv3d api. 3.Add the doc of ScalarSummary and TensorSummary api.
2022-09-26 15:17:14 +08:00
dropout是一种正则化手段，通过在训练中以 :math:`p` 的概率随机将神经元输出设置为0，起到减少神经元相关性的作用，避免过拟合。
add dropout api.
2022-06-15 09:57:01 +08:00
modify format
2022-07-29 15:54:43 +08:00
参数：
1.Add MultiMarginLoss and MultiLabelMarginLoss functional api and nn api. 2.Modify the doc of conv2d and conv3d api. 3.Add the doc of ScalarSummary and TensorSummary api.
2022-09-26 15:17:14 +08:00
- **x** (Tensor) - dropout的输入，任意维度的Tensor，其数据类型为float16或float32。
- **p** (float，可选) - 输入神经元保留概率，数值范围在0到1之间。例如，p=0.1，删除10%的神经元。默认值：0.5。
- **seed0** (int，可选) - 算子层的随机种子，用于生成随机数。默认值：0。
- **seed1** (int，可选) - 全局的随机种子，和算子层的随机种子共同决定最终生成的随机数。默认值：0。
modify format
2022-07-29 15:54:43 +08:00
返回：
- **output** (Tensor) - shape和数据类型与 `x` 相同。
- **mask** (Tensor) - shape与 `x` 相同。
异常：
1.Add MultiMarginLoss and MultiLabelMarginLoss functional api and nn api. 2.Modify the doc of conv2d and conv3d api. 3.Add the doc of ScalarSummary and TensorSummary api.
2022-09-26 15:17:14 +08:00
- **TypeError** - `p` 不是float。
- **TypeError** - `seed0` 或 `seed1` 不是int。
modify format
2022-07-29 15:54:43 +08:00
- **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
- **TypeError** - `x` 不是Tensor。