深度学习中Dropout原理解析

2024-03-08 14:13:58

原文链接：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724

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图6：Keras中实现Dropout功能

我们对keras中Dropout实现函数做一些修改，让dropout函数可以单独运行。


# coding:utf-8
import numpy as np
 
# dropout函数的实现
def dropout(x, level):
    if level < 0. or level >= 1: #level是概率值，必须在0~1之间
        raise ValueError('Dropout level must be in interval [0, 1[.')
    retain_prob = 1. - level
 
    # 我们通过binomial函数，生成与x一样的维数向量。binomial函数就像抛硬币一样，我们可以把每个神经元当做抛硬币一样
    # 硬币 正面的概率为p，n表示每个神经元试验的次数
    # 因为我们每个神经元只需要抛一次就可以了所以n=1，size参数是我们有多少个硬币。
    random_tensor = np.random.binomial(n=1, p=retain_prob, size=x.shape) #即将生成一个0、1分布的向量，0表示这个神经元被屏蔽，不工作了，也就是dropout了
    print(random_tensor)
 
    x *= random_tensor
    print(x)
    x /= retain_prob
 
    return x
 
#对dropout的测试，大家可以跑一下上面的函数，了解一个输入x向量，经过dropout的结果  
x=np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],dtype=np.float32)
dropout(x,0.4)

函数中，x是本层网络的激活值。Level就是dropout就是每个神经元要被丢弃的概率。

注意： Keras中Dropout的实现，是屏蔽掉某些神经元，使其激活值为0以后，对激活值向量x1……x1000进行放大，也就是乘以1/(1-p)。

思考：上面我们介绍了两种方法进行Dropout的缩放，那么Dropout为什么需要进行缩放呢？

因为我们训练的时候会随机的丢弃一些神经元，但是预测的时候就没办法随机丢弃了。如果丢弃一些神经元，这会带来结果不稳定的问题，也就是给定一个测试数据，有时候输出a有时候输出b，结果不稳定，这是实际系统不能接受的，用户可能认为模型预测不准。那么一种”补偿“的方案就是每个神经元的权重都乘以一个p，这样在“总体上”使得测试数据和训练数据是大致一样的。比如一个神经元的输出是x，那么在训练的时候它有p的概率参与训练，(1-p)的概率丢弃，那么它输出的期望是px+(1-p)0=px。因此测试的时候把这个神经元的权重乘以p可以得到同样的期望。

总结：

当前Dropout被大量利用于全连接网络，而且一般认为设置为0.5或者0.3，而在卷积网络隐藏层中由于卷积自身的稀疏化以及稀疏化的ReLu函数的大量使用等原因，Dropout策略在卷积网络隐藏层中使用较少。总体而言，Dropout是一个超参，需要根据具体的网络、具体的应用领域进行尝试。

Reference:

Hinton G E, Srivastava N, Krizhevsky A, et al. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors[J]. arXiv preprint arXiv:1207.0580, 2012.
Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2012: 1097-1105.
Srivastava N, Hinton G, Krizhevsky A, et al. Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting[J]. The Journal of Machine Learning Research, 2014, 15(1): 1929-1958.
Srivastava N. Improving neural networks with dropout[J]. University of Toronto, 2013, 182.
Bouthillier X, Konda K, Vincent P, et al. Dropout as data augmentation[J]. arXiv preprint arXiv:1506.08700, 2015.
深度学习（二十二）Dropout浅层理解与实现，地址：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257
理解dropout，地址：https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443
Dropout解决过拟合问题 - 晓雷的文章 - 知乎，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23178423
李理：卷积神经网络之Dropout，地址：https://blog.csdn.net/qunnie_yi/article/details/80128463
Dropout原理，代码浅析，地址：https://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/37808623
Deep learning：四十一(Dropout简单理解)，地址：https://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html?_t_t_t=0.09445037946091872

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