mindspore/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_dropout2...

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mindspore.ops.dropout2d
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.. py:function:: mindspore.ops.dropout2d(x, keep_prob=0.5)
2022-06-22 19:38:54 +08:00
在训练期间,以服从伯努利分布的概率 1- `keep_prob` 随机将输入Tensor的某些通道归零。对于形状为 `NCHW` 的四维Tensor
其通道特征图指的是后两维 `HW` 形状的二维特征图)。
例如,在批处理输入中 :math:`i_th` 批, :math:`j_th` 通道的 `input[i, j]` `2D` Tensor 是一个待处理数据。
每个通道将会独立依据伯努利分布概率1- `keep_prob` 来确定是否被清零。
2022-06-22 19:38:54 +08:00
`dropout2d` 可以提高通道特征映射之间的独立性。
**参数:**
- **x** (tensor) - 一个形状为 math:`(N, C, H, W)``4D` Tensor其中N是批处理大小`C` 是的通道数,`H` 是特征高度,`W` 是特征宽度。
其数据类型应为int8、int16、int32、int64、float16或float32。
- **keep_prob** (float) - 通道的保持概率,介于 0 和 1 之间,例如 `keep_prob` = 0.8意味着20%的清零概率。默认值0.5。
**返回:**
Tensor 具有与输入 `x` 相同的形状和数据类型。
掩码Tensor形状与 `x` 相同数据类型为bool。
**异常:**
- **TypeError** - `x` 不是Tensor。
- **TypeError** - `x` 的数据类型不是int8、int16、int32、int64、float16或float32。
- **TypeError** - `keep_prob` 的数据类型不是float。
- **ValueError** - `keep_prob` 值不在 `[01]` 之间。
- **ValueError** - `x` 的维度不等于4。