Función Tensorflow.js tf.dropout()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función tf.dropout() se utiliza para calcular el abandono. Puede leer más sobre la deserción en https://www.geeksforgeeks.org/dropout-in-neural-networks/ .

Sintaxis:

tf.dropout (x, rate, noiseShape?, seed?)

Parámetros:

• x:  un tensor con valores de entrada flotantes.
• tasa (número): la probabilidad de que cada elemento de x sea descartado. Toma valores en el rango de 0 a 1.
• noiseShape (número[]): array que representa la forma de las banderas de mantener/soltar generadas aleatoriamente. Es opcional probar este parámetro. Tipo: int32.
• semilla (número o string): se utiliza para crear semillas aleatorias. Es opcional proporcionar este parámetro.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor[].

Ejemplo 1:

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// creating a tensor
const x = tf.tensor1d([1, 2, 2, 1]);
const rate = 0.6;
 
// calculating dropout
const output = tf.dropout(x, rate);
output.print();

Producción:

Tensor
   [0, 5, 5, 0]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, pasaremos NoiseShape como [4, 1] para crear un nuevo tamaño de dimensión.

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
 
// creating a tensor
const x = tf.tensor1d([1, 2, 3, 1]);
const rate = 0.6;
 
// calculating dropout
const output = tf.dropout(x, rate, [4,1]);
output.print();

Producción:

Tensor
  [[0  , 0, 0  , 0  ],
   [0  , 0, 0  , 0  ],
   [2.5, 5, 7.5, 2.5],
   [2.5, 5, 7.5, 2.5]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#dropout