DropPath 解析

作者：elfin

---

目录

• 1、DropPath实现
• 2、DropPath在网络中的应用

---

Top  ---  Bottom

DropPath是将深度学习模型中的多分支结构随机”删除“

https://github.com/yueatsprograms/Stochastic_Depth

1、DropPath实现

def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False):
    if drop_prob == 0. or not training:
        return x
    keep_prob = 1 - drop_prob
    shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1)  # work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets
    random_tensor = keep_prob + torch.rand(shape, dtype=x.dtype, device=x.device)
    random_tensor.floor_()  # binarize
    output = x.div(keep_prob) * random_tensor
    return output


class DropPath(nn.Module):
    """Drop paths (Stochastic Depth) per sample  (when applied in main path of residual blocks).
    """
    def __init__(self, drop_prob=None):
        super(DropPath, self).__init__()
        self.drop_prob = drop_prob

    def forward(self, x):
        return drop_path(x, self.drop_prob, self.training)

---

Top  ---  Bottom

2、DropPath在网络中的应用

假设在前向传播中有如下的代码：

x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))

那么在drop_path分支中，每个batch有drop_prob的概率样本在self.mlp(self.norm2(x))不会”执行“，会以0直接传递。

对应到上面的代码，先对传入的x进行了x.div(keep_prob)的放缩，这是为什么？

在Dropout中我们比较好理解，对权值放缩是为了获得输出的一致性，即期望不变，但是这里实际上是对某个样本进行随机Dropout某一部分结构。这一样吗？

首先我们看常规的Dropout解释：

参考资料：https://www.imooc.com/article/30129

假设一个神经元的输出激活值为a，在不使用dropout的情况下，其输出期望值为a，如果使用了dropout，神经元就可能有保留和关闭两种状态，把它看作一个离散型随机变量，它就符合概率论中的0-1分布，其输出激活值的期望变为 p*a+(1-p)*0=pa，此时若要保持期望和不使用dropout时一致，就要除以p。
原文链接：https://blog.csdn.net/qbyqby7628/article/details/103449196

应该注意到在batch中，计算期望，我们的公式仍然满足上面的关系，也即要除以keep_prob。

---

完！