используя обертку для удаления, эквивалентную tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper в tf.keras.layers

Question

Вот как используется tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper, используя GRUcell, например:

        decoder_cell =tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.GRUCell(hidden_size),
                                                    input_keep_prob=dropout_ph,
                                                    output_keep_prob=dropout_ph)

Если мы хотим использовать GRU и Dropout в tf.keras.layers, и для той же процедуры ввода / вывода, мы должны использовать:

    decoder_output = GRU(hidden_size, dropout=1-dropout_ph, return_sequences=True, return_state=False)(self.ground_truth_embedded)
    dropout_layer = Dropout(1-dropout_ph)

Аргумент dropout в GRU() определяет частоту выпадения для ввода, и после этого мы добавляем еще один слой для вывода. Я прав?