SpatialDropout2D 層
SpatialDropout2D 類別
keras.layers.SpatialDropout2D(
rate, data_format=None, seed=None, name=None, dtype=None
)
Dropout 的空間 2D 版本。
此版本的功能與 Dropout 相同，但是，它會捨棄整個 2D 特徵圖，而不是個別元素。如果特徵圖內的相鄰像素高度相關（早期卷積層中通常是這種情況），則常規 dropout 將無法正規化激活，否則只會導致有效學習率降低。在這種情況下，SpatialDropout2D 將有助於促進特徵圖之間的獨立性，因此應改用它。
引數
- rate：介於 0 和 1 之間的浮點數。要捨棄的輸入單元比例。
- data_format：
"channels_first"或"channels_last"。在"channels_first"模式中，通道維度（深度）位於索引 1，在"channels_last"模式中，它位於索引 3。它預設為在您的 Keras 設定檔~/.keras/keras.json中找到的image_data_format值。如果您從未設定它，則它將為"channels_last"。
呼叫引數
- inputs：4D 張量。
- training：Python 布林值，指示層應在訓練模式（套用 dropout）還是推論模式（直通）中運作。
輸入形狀
形狀為 4D 張量：如果 data_format='channels_first'，則為 (samples, channels, rows, cols)；如果 data_format='channels_last'，則為 (samples, rows, cols, channels)。
輸出形狀 與輸入相同。
參考文獻