TensorFlow Dropout — tf.keras.layers.Dropout

TensorFlow Dropout — tf.keras.layers.Dropout

tf.keras.layers.Dropout(rate) 은 TensorFlow에서 드롭아웃 정규화를 적용하는 레이어예요. 훈련 중 입력 유닛을 무작위로 0으로 만들고 스케일을 보정하며, 추론 시 항등으로 동작해요.

사용

import tensorflow as tf
layer = tf.keras.layers.Dropout(0.3)
x = tf.ones((4, 32))
out_training = layer(x, training=True)   # 30% 0으로
out_serving  = layer(x, training=False)  # 그대로

특징

  • training 플래그로 동작을 명시 제어할 수 있어요(모델 fit 시 자동 처리).
  • noise_shape 인자로 브로드캐스트되는 마스크 형태를 지정할 수 있어요.
  • seed로 무작위성을 고정해 재현성을 높일 수 있어요.

사용 팁

  • 모델 정의 시 Dropout 레이어를 놓으면 훈련/추론 전환을 Keras가 알아서 다뤄요.
  • 대규모 네트워크에서 과적합 신호가 보일 때 넣고, 없으면 빼도 돼요.

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