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mindspore.ops.Dropout2D
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.. py:class:: mindspore.ops.Dropout2D(keep_prob=0.5)
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在训练期间，根据概率 `1 - keep\_prob` ，随机的将一些通道设置为0，且服从伯努利分布。（对于shape为 :math:`(N, C, H, W)` 的四维Tensor，通道特征图指的是shape为 :math:`(H, W)` 的二维特征图。）
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例如，对于批量输入的第 :math:`i_th` 样本的第 :math:`j_th` 通道为二维Tensor，即input[i,j]。在前向传播过程中，输入样本的每个通道都有可能被置为0，置为0的概率为 `1 - keep\_prob`，且服从伯努利分布。
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论文 `Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting <http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf>`_ 中提出了该技术，并证明其能有效地减少过度拟合，防止神经元共适应。更多详细信息，请参见 `Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors <https://arxiv.org/pdf/1207.0580.pdf>`_ 。
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Dropout2D 可以提高通道特征图之间的独立性。
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**参数：**
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- **keep_prob** (float) - 输入通道保留率，数值范围在0到1之间，例如 `keep_prob` = 0.8，意味着过滤20%的通道。默认值：0.5。
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**输入：**
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- **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C, H, W)` 的四维张量，其中N是批处理，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。数据类型应为int8、int16、int32、int64、float16或float32。
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**输出：**
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- **output** (Tensor) - shape和数据类型与 `x` 相同。
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- **mask** (Tensor) - shape与 `x` 相同，数据类型为bool。
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**异常：**
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- **TypeError** - `keep_prob` 的数据类型不是float。
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- **ValueError** - `keep_prob` 超出[0.0, 1.0]范围，或者输入的维度不是四维。
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