補足ドロップアウトを出力の特徴量に適用するかどうかは、モデルのコンシューマーに任せる必要があります。自体が実際の出力でドロップアウトを実行するべきではありません(ほかの場所で内部的にドロップアウトを使用している場合でもそうです)。次のリンク先で使用されています。画像分類は、モジュールパブリッシャーによって選択された分類のクラスのメンバーシップについて、画像のピクセルを線形スコア(ロジット)にマッピングします。これにより、モデルのコンシューマーはパブリッシャーモジュールによって学習された特定の分類から結論を導き出すことができます。(新しいクラスのセットを使った画像分類では、代わりに新しい分類器で画像特徴量ベクトルを再利用するのが一般的です。メソッドがあり、画像のバッチをロジットのバッチにマッピングします。次のように使用することができます。hub.KerasLayer("path/to/model")(images)入力は、画像の入力の一般的な規則に従います。許容可能な範囲は、モデルのドキュメントに示されています。分類のクラスの数で、モデル固有の定数です。メンバーシップを予測するスコアです。これらのスコアがソフトマックス(相互に排他的なクラスの場合)、シグモイド(直交クラスの場合)、または他の何かで使用されることを意図しているかどうかは、基本的な分類に依存します。モジュールのドキュメントでこれを説明し、クラスインデックスの定義を参照する必要があります。ロードしていない場合に初期化するなどの目的で)。渡す必要がある場合があります(ドロップアウトなどのため)。一部のモデルではオプションの引数が許可されており、ハイパーパラメータをオーバーライドすることができます(ドロップアウト率など。モデルのドキュメントを参照)。リストも提供する場合があります。