脱落

@frozen
public struct Dropout<Scalar> : ParameterlessLayer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

ドロップアウト層。

ドロップアウトは、トレーニング中の更新ごとに入力ユニットの一部をランダムに0に設定することで構成され、これは過学習の防止に役立ちます。

• 接線ベクトル
  宣言

  public typealias TangentVector = EmptyTangentVector

• 確率
  宣言

  @noDerivative
  public let probability: Double

• init(確率:)
  ドロップアウトレイヤーを作成します。

  前提条件

  確率は 0 と 1 (両端を含む) の間の値である必要があります。

  宣言

  public init(probability: Double)

  パラメータ

  probability

  ノードがドロップアウトする確率。

• フォワード（_：）
  指定された入力にレイヤーを適用して得られた出力を返します。

  宣言

  @differentiable
  public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

  パラメータ

  input

  レイヤーへの入力。

  戻り値

  出力。