가우스드롭아웃

public struct GaussianDropout<Scalar> : ParameterlessLayer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

GaussianDropout 입력에 평균 1.0의 정규 분포에서 샘플링된 노이즈를 곱합니다.

이는 정규화 계층이므로 훈련 시간에만 활성화됩니다. 추론 중에 GaussianDropout 수정되지 않은 입력을 통과합니다.

• 탄젠트벡터
  선언

  public typealias TangentVector = EmptyTangentVector

• 개연성
  선언

  @noDerivative
  public let probability: Scalar

• 표준편차
  선언

  @noDerivative
  public let standardDeviation: Scalar

• 초기화(확률:)
  가우스 드롭아웃 레이어를 생성합니다.

  전제조건

  확률은 0에서 1(포함) 사이의 값이어야 합니다.

  선언

  public init(probability: Scalar)

  매개변수

  probability

  노드가 삭제될 확률입니다.

• 앞으로(_:)
  훈련 중에만 입력에 곱셈 1 중심 가우스 노이즈를 적용합니다.

  선언

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