Peringatan: Proyek ini sudah tidak digunakan lagi. Swift untuk TensorFlow adalah eksperimen dalam platform generasi berikutnya untuk pembelajaran mesin, menggabungkan penelitian terbaru di seluruh pembelajaran mesin, kompiler, pemrograman yang dapat dibedakan, desain sistem, dan seterusnya. Itu diarsipkan pada Februari 2021.

Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Putus Sekolah Alfa

@frozen
public struct AlphaDropout<Scalar> : ParameterlessLayer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Lapisan putus sekolah Alpha.

Alpha Dropout adalah Dropout yang menjaga mean dan varians input ke nilai aslinya, untuk memastikan properti normalisasi diri bahkan setelah dropout ini. Alpha Dropout cocok untuk Scaled Exponential Linear Units dengan mengatur aktivasi secara acak ke nilai saturasi negatif.

Sumber: Jaringan Neural Normalisasi Mandiri: https://arxiv.org/abs/1706.02515

Garis SinggungVektor

Pernyataan

public typealias TangentVector = EmptyTangentVector

kemungkinan

Pernyataan

@noDerivative
public let probability: Double

init(probabilitas :)
Menginisialisasi lapisan AlphaDropout dengan probability yang dapat dikonfigurasi.
Prasyarat
probabilitas harus bernilai antara 0 dan 1 (inklusif).
Pernyataan
public init(probability: Double)
Parameter
probability
Kemungkinan sebuah node putus.
maju(_:)
Menambahkan gangguan pada input selama pelatihan, dan tidak boleh dilakukan selama inferensi.
Pernyataan
@differentiable public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>