我认为在训练神经网络（特别是生成对抗网络）时，改变dropout率有时可能是一个好主意，从高dropout率开始，并线性地将dropout率降低到零。你认为这有意义吗？如果有意义的话，在TensorFlow中实现这个方法有没有可能？

回答：

你可以将一个占位符传递给tf.nn.dropout的keep_prob参数，以便在运行时能够输入任意dropout率：

# 一个全为1的数组data=np.ones((3,4), dtype=np.float32)keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)drop = tf.nn.dropout(data, keep_prob=keep_prob)sess = tf. InteractiveSession()print(sess.run(drop, feed_dict={keep_prob: 0.5}))# >>> [[0. 2. 0. 2.]#      [0. 2. 0. 0.]#      [2. 2. 2. 2.]]print(sess.run(drop, feed_dict={keep_prob: 1.0}))# >>> [[1. 1. 1. 1.]#      [1. 1. 1. 1.]#      [1. 1. 1. 1.]]

至于这是否有意义，最好的验证方法是运行一组使用静态和变化dropout率的实验，然后比较结果。