Keras辍学层模型预测

Question

仅应该在模型训练期间（而非测试期间）使用辍学层。

如果我的Keras顺序模型中有一个辍学层，在进行model.predict()之前我是否需要做一些事情来删除或静音它？

Answer 1

  

否，您无需使其静音或将其删除。自动Keras   照顾它。

documentation中已明确提及。 Keras模型具有两种模式：

1. 培训
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：另外，在我看来，与Dropout相比，批处理规范化是一种非常受欢迎的正则化技术。考虑使用它。