SpatialDropout2D 層
SpatialDropout2D 類別
tf_keras.layers.SpatialDropout2D(rate, data_format=None, **kwargs)
Dropout 的空間 2D 版本。
此版本執行與 Dropout 相同的功能，但它會丟棄整個 2D 特徵圖，而不是個別元素。如果特徵圖中的相鄰像素高度相關（通常在早期卷積層中是這種情況），則常規 dropout 不會正規化激活，否則只會導致有效的學習率降低。在這種情況下，SpatialDropout2D 將有助於促進特徵圖之間的獨立性，因此應改為使用它。
參數
- rate：介於 0 和 1 之間的浮點數。要丟棄的輸入單元比例。
- data_format：'channels_first' 或 'channels_last'。在 'channels_first' 模式中，通道維度（深度）位於索引 1，而在 'channels_last' 模式中則位於索引 3。如果未指定，則使用在您的 TF-Keras 組態檔案
~/.keras/keras.json中找到的image_data_format值（如果存在），否則使用 'channels_last'。預設為 'channels_last'。
呼叫參數
- inputs：一個 4D 張量。
- training：Python 布林值，指示該層應在訓練模式（加入 dropout）中運作，還是應在推論模式（不執行任何操作）中運作。
輸入形狀
如果 data_format='channels_first'，則為形狀為 (樣本數, 通道數, 行數, 列數) 的 4D 張量，如果 data_format='channels_last'，則為形狀為 (樣本數, 行數, 列數, 通道數) 的 4D 張量。
輸出形狀 與輸入相同
.
參考資料： - 使用卷積網路的有效物件定位