AlphaDropout

class torch.nn.AlphaDropout(p=0.5, inplace=False)

对输入应用 Alpha Dropout。

Alpha Dropout 是一种 Dropout 类型，它保持自归一化属性。对于具有零均值和单位标准差的输入，Alpha Dropout 的输出保持输入的原始均值和标准差。Alpha Dropout 与 SELU 激活函数相辅相成，它确保输出具有零均值和单位标准差。

在训练期间，它使用伯努利分布的样本以概率 _p_ 随机掩盖输入张量中的一些元素。要掩盖的元素在每次前向调用时都会随机化，并进行缩放和移位以保持零均值和单位标准差。

在评估期间，该模块仅计算恒等函数。

更多详细信息可以在论文 自归一化神经网络 中找到。

参数

• p (float) – 要丢弃的元素的概率。默认值：0.5

• inplace (bool, 可选) – 如果设置为 True，则将就地执行此操作

形状

• 输入：$(*)$. 输入可以是任何形状

• 输出：$(*)$. 输出的形状与输入相同

示例

>>> m = nn.AlphaDropout(p=0.2)
>>> input = torch.randn(20, 16)
>>> output = m(input)