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dropout 层应该只在模型训练期间使用,而不是在测试期间使用。

如果我的 Keras 顺序模型中有一个 dropout 层,我是否需要先删除或静音它model.predict()

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不,您不需要将其静音或删除它。Keras 会自动处理它。

文档中明确提到了这一点。Keras 模型有两种模式:

  1. 训练
  2. 测试

正则化机制,例如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化,在测试时被关闭。

注意:另外,在我看来,与 Dropout 相比,Batch Normalization 是一种更受欢迎的正则化技术。考虑使用它。

于 2018-12-23T05:20:44.650 回答