.. _cn_api_paddle_nn_Dropout3D:

Dropout3D
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.. py:class:: paddle.nn.Dropout3D(p=0.5, data_format='NCDHW', name=None)

根据丢弃概率 `p`，在训练过程中随机将某些通道特征图置 0 (对一个形状为 `NCDHW` 的 5 维 Tensor，通道特征图指的是其中的形状为 `DHW` 的 3 维特征图)。Dropout3D 可以提高通道特征图之间的独立性。论文请参考：`Efficient Object Localization Using Convolutional Networks <https://arxiv.org/abs/1411.4280>`_

在动态图模式下，请使用模型的 `eval()` 方法切换至测试阶段。

.. note::
   对应的 `functional 方法` 请参考：:ref:`cn_api_paddle_nn_functional_dropout3d` 。

参数
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 - **p** (float，可选) - 将输入通道置 0 的概率，即丢弃概率。默认值为 0.5。
 - **data_format** (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是 `NCDHW` 和 `NDHWC`。其中 `N` 是批尺寸，`C` 是通道数，`D` 是特征深度，`H` 是特征高度，`W` 是特征宽度。默认值为 `NCDHW` 。
 - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

形状
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 - **输入** : 5-D `Tensor` 。
 - **输出** : 5-D `Tensor`，形状与输入相同。

代码示例
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COPY-FROM: paddle.nn.Dropout3D
