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在使用 Dropout 进行模型训练时，为了在推理（infe

[单选题]
在使用 Dropout 进行模型训练时，为了在推理（inference）阶段获得确定性的输出并利用整个网络的容量，通常会采用一种称为“Inverted Dropout”的高效实现方式。请问在采用此方式的网络进行推理时，对于一个 dropout rate 为 p 的层，其神经元的输出值需要如何处理？ 
  • 将其输出值乘以 (1-p)
  • 将其输出值除以 (1-p)
  • 保持其输出值不变
  • 将其输出值全部置为 0
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