[딥러닝]tf.keras.layers.Dropout

#학습 시, 20% 드롭아웃이 적용

tf.keras.layers.Dropout(rate=0.2, input_shape=(2,))




# rate : 드롭아웃을 적용할 확률을 지정한다. (0~1 사이의 값 지정)
# (ex : dropout=0.2로 지정 시 전체 입력 값 중 20%를 0으로 만듦)

#noise_shape : 정수형의 1D-tensor 값을 받는다. 여기서 받은 값은 shape을 뜻하는데, 이 값을 지정함으로써 특정 값만 드롭아웃을 적용할 수 있다.
#(ex : 입력값이 이미지일 경우 noise_shape을 지정하면 특정 채널에만 드롭아웃 지정 가능함)

#seed : 드롭아웃의 경우 지정된 확률 값을 바탕으로 무작위로 드롭아웃을 적용하는데,
#         이때 임의의 선택을 위한 시드 값을 의미한다.
#seed값은 정수형이며, 같은 seed 값을 가지는 드롭아웃의 경우 동일한 드롭아웃 결과를 만든다.

rate	0과 1 사이의 부동 소수점입니다. 드롭 할 입력 단위의 비율입니다.
noise_shape	입력에 곱해질 바이너리 드롭 아웃 마스크의 모양을 나타내는 1D 정수 텐서. 예를 들어 입력에 모양 (batch_size, timesteps, features) 이 있고 드롭 아웃 마스크가 모든 타임 스텝에 대해 동일하도록하려면 noise_shape=(batch_size, 1, features) 사용할 수 있습니다 .
seed	랜덤 시드로 사용할 Python 정수입니다.

 

https://keras.io/ko/layers/core/

Core Layers - Keras Documentation

 

https://ko.d2l.ai/chapter_deep-learning-basics/dropout.html

3.13. 드롭아웃(dropout) — Dive into Deep Learning documentation

https://heytech.tistory.com/127

[딥러닝] Drop-out(드롭아웃)은 무엇이고 왜 사용할까?