問題タブ [dropout]

これは私が定義したモデルで、2 つの完全接続層を持つ単純な lstm です。

x_trainとx_valは float dataframe with shape (4478,30)、 whiley_trainとy_valは float df with shape です(4478,10)

変数を定義して 1 回 bp を実行すると、検証損失が 1.4941 であることがわかります

しかし、私は再びフォワード関数を呼び出しましたドロップアウトのランダム性のために異なる番号を取得します

フレーズを予測する際のドロップアウトをすべて排除するにはどうすればよいですか?

私が試したeval()：

そして、追加のパラメータ p を渡してドロップアウトを制御します。

しかし、どちらも機能しませんでした。

ドロップアウト層は、テスト中ではなく、モデルのトレーニング中にのみ使用されることになっています。

Keras シーケンシャル モデルにドロップアウト レイヤーがある場合、削除する前にそれを削除または無音にする必要がありますmodel.predict()か?