Odpad Gaussa

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

GaussianDropout mnoży dane wejściowe przez szum pobrany z rozkładu normalnego ze średnią 1,0.

Ponieważ jest to warstwa regularyzacyjna, jest ona aktywna tylko w czasie treningu. Podczas wnioskowania GaussianDropout przechodzi przez wejście bez modyfikacji.

• wektor styczny
  Deklaracja

  public typealias TangentVector = EmptyTangentVector

• prawdopodobieństwo
  Deklaracja

  @noDerivative
  public let probability: Scalar

• Odchylenie standardowe
  Deklaracja

  @noDerivative
  public let standardDeviation: Scalar

• init(prawdopodobieństwo:)
  Tworzy warstwę odrzucania Gaussa.

  Warunek wstępny

  prawdopodobieństwo musi mieć wartość z zakresu od 0 do 1 (włącznie).

  Deklaracja

  public init(probability: Scalar)

  Parametry

  probability

  Prawdopodobieństwo wypadnięcia węzła.

• do przodu(_:)
  Stosuje multiplikatywny szum Gaussa ze środkiem 1 do wejścia tylko podczas uczenia.

  Deklaracja

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