mindspore.ops.Dropout3D ======================== .. py:class:: mindspore.ops.Dropout3D(keep_prob=0.5) 随机丢弃层。 Dropout是一种正则化手段,通过在训练中以 :math:`1 - keep\_prob` 的概率随机将神经元输出设置为0,起到减少神经元相关性的作用,避免过拟合。在推理过程中,此层返回与 `x` 相同的Tensor。对于shape为NCDHW的五维Tensor,通道特征图指的是shape为DHW的三维特征图。 例如,输入的批数据中第 :math:`i_th` 个样本的第 :math:`j_th` 个通道,则可三维Tensor input[i,j,k]。 Dropout3D可以提高feature map之间的独立性。 **参数:** - **keep_prob** (float) - 输入通道保留率,数值范围在0到1之间,例如 `keep_prob` = 0.8,意味着过滤20%的通道。默认值:0.5。 **输入:** - **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C, D, H, W)` 的五维Tensor。N代表批次大小,C代表管道,D代表特征深度,H代表特征高度,W代表特征宽度。数据类型为int8、int16、int32、int64、float16或float32。 **输出:** - **output** (Tensor) - shape和数据类型与 `x` 相同。 - **mask** (Tensor) - shape与 `x` 相同,数据类型为bool。 **异常:** - **TypeError** - `keep_prob` 的数据类型不是float。 - **ValueError** - `keep_prob` 超出[0.0, 1.0]范围,或者输入的维度不是5。