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()
?
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:
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。