問題タブ [dropout]

たとえば、次のようなニューラル ネットワークを構築しています。

これは TensorFlow にレイヤーをドロップアウトするように指示する効果的な手法でしょthislayershallhavedropoutうか?

基本的に、私がやろうとしているのは、TensorFlow に単一のレイヤーでのみドロップアウトを使用し、以前のレイヤーにカスケードしないように指示することです。

ドロップアウトを使用して、ニューラル ネットワークのエラー推定値を取得しようとしています。

これには、ドロップアウトを有効にして、トレーニング後にネットワークのいくつかのフォワード パスを実行することが含まれます。ただし、model.predict() を呼び出すと、ドロップアウトがアクティブ化されないようです。これは Keras で実行できますか?

非常に基本的な質問があります。私は4つのほぼ同一のCNNを作成し（違いは入力形状です）、完全に接続されたレイヤーのフィードフォワードネットワークに接続しながらそれらをマージしました。

ほぼ同一の CNN のコード:

しかし、テンソルボードでは、すべてのドロップアウト レイヤーが相互接続されていることがわかります。ドロップアウト 1 は、すべて同じ色であるドロップアウト 2、3、4 などとは異なる色です。

次のようにドロップアウト保持率を指定すると、「正しく」機能する LSTM モデルがあります。

しかし、当然のことながら、私は output_keep_prob を float 変数にして、Train vs. Test で変更できるようにしたいと考えています。私はこれを以下のようにしました

ただし、これを行うと、Tensorflow はエラーをスローします。

ValueError: 形状は同じランクである必要がありますが、入力形状: [] の 'PlaceholderWithDefault' (op: 'PlaceholderWithDefault') では 0 と 1 です。

プレースホルダーに異なる寸法を指定する必要があるかもしれないと思いますが、標準のフィードフォワード ドロップアウトではこの問題は発生していません。次元で n_layers を指定するいくつかのバリエーションを試しました (これは、問題を修正する必要があると思いますか?) が、成功していません。