小编Dan*_*ung的帖子

input0 = keras.layers.Input((32, 32, 3), name='Input0')
flatten = keras.layers.Flatten(name='Flatten')(input0)
relu1 = keras.layers.Dense(256, activation='relu', name='ReLU1')(flatten)
dropout = keras.layers.Dropout(1., name='Dropout')(relu1)
softmax2 = keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name='Softmax2')(dropout)
model = keras.models.Model(inputs=input0, outputs=softmax2, name='cifar')

只是为了测试丢失是否有效..

我将辍学率设为1.0

应该冻结每个时期的状态,而不需要调整参数

然而,尽管我丢弃了所有隐藏的节点,但准确性仍然在增长

怎么了？