Tensorflow - Dropout 사용법

Dropout 이란?

• 딥러닝 학습에 있어서의 overfitting을 방지하기 위한 방법 중 한 가지
• hidden layer의 일부 뉴런이 동작하지 않게 하여, 특정한 feature만을 과도하게 학습하는 것을 방지하는 방법
• 모델링시 계층(레이어) 설정에서 정의

 

 

 

Dropout 사용법

from keras.layers import Dropout
# 노드의 20%를 드롭아웃 처리 
model.add(Dropout(0.2))

 

전체 모델 예시

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout

def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, 'relu', input_shape=(784,)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(64, 'relu')) 
    model.add(Dense(10, 'softmax'))
    model.compile('adam', 'sparse_categorical_crossentropy', ['accuracy'])
    return model