Keras - Dropout 層

Dropout 是機器學習中的一個重要概念。它用於解決過度擬合問題。輸入資料可能包含一些不需要的資料，通常稱為噪聲。Dropout 將嘗試去除噪聲資料，從而防止模型過度擬合。

Dropout 有三個引數，如下所述 −

keras.layers.Dropout(rate, noise_shape = None, seed = None)

• rate − 表示要刪失的輸入單元的分數。它將介於 0 到 1 之間。

• noise_shape 表示要應用 dropout 的形狀的維數。例如，輸入形狀為 (batch_size, timesteps, features)。然後，要在 timesteps 中應用 dropout，需要將 (batch_size, 1, features) 指定為 noise_shape

• seed − 隨機種子。