1 # coding:utf-8
2 import numpy as np
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4 # dropout函数的实现
5 def dropout(x, level):
6 if level < 0. or level >= 1: #level是概率值，必须在0~1之间
7 raise ValueError('Dropout level must be in interval [0, 1[.')
8 retain_prob = 1. - level#level是失活的概率
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10 # 我们通过binomial函数，生成与x一样的维数向量。binomial函数就像抛硬币一样，我们可以把每个神经元当做抛硬币一样
11 # 硬币 正面的概率为p(为1的概率是p，也就是不失活的概率为p），n表示每个神经元试验的次数
12 # 因为我们每个神经元只需要抛一次就可以了所以n=1，size参数是我们有多少个硬币。
13 random_tensor = np.random.binomial(n=1, p=retain_prob, size=x.shape) #即将生成一个0、1分布的向量，0表示这个神经元被屏蔽，不工作了，也就是dropout了
14 print(random_tensor)
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16 x *= random_tensor
17 print(x)
18 x /= retain_prob#我们要保持预测输出和训练输出基本相同因此要除以不失活的概率
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20 return x
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22 #对dropout的测试，大家可以跑一下上面的函数，了解一个输入x向量，经过dropout的结果
23 x=np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],dtype=np.float32)
24 dropout(x,0.4)
深度学习中Dropout原理解析 - 知乎 (zhihu.com)
标签：概率,level,Dropout,random,程序,np,dropout From： https://www.cnblogs.com/Sandals-little/p/17713879.html