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Created on Sat Apr 20 20:02:24 2019
@author: Administrator
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import numpy as np
class Dropout:
def __init__(self,dropout_ratio=0.5):
self.dropout_ratio=dropout_ratio
self.mask=None
def forward(self,x,train_flg=True):
if train_flg:
self.mask=np.random.rand(*x.shape)>self.dropout_ratio
return x*self.mask
else:
return x*(1.0-self.dropout_ratio)
def backward(self,dout):
return dout*self.mask
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