Keras Dropout 层模型预测

Question

Dropout 层仅应在模型训练期间使用，而不是在测试期间使用。

如果我的 Keras 顺序模型中有一个 dropout 层，我是否需要在执行此操作之前执行某些操作来删除或使其静音model.predict()？

Answer 1

不，您不需要将其静音或删除。Keras 会自动处理它。

文档中明确提到了这一点。Keras 模型有两种模式：

1. 训练
2. 测试

正则化机制，例如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化，在测试时关闭。

注意：此外，在我看来，与 Dropout 相比，批量归一化是一种更受欢迎的正则化技术。考虑使用它。