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13-丢弃法

本节目录

• 1.丢弃法动机、实现及原则
  • 1.1动机
  • 1.2如何实现模型的这一能力
  • 1.3加入噪音的原则
• 2.丢弃法内容
• 3.丢弃法使用
  • 3.1丢弃法的使用位置
  • 3.2训练中的丢弃法
• 4.总结
• 5.代码部分
  • 5.1Dropout部分
  • 5.2在神经网络中使用丢弃法

1.丢弃法动机、实现及原则

1.1动机

• 一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒（健壮性）

1.2如何实现模型的这一能力

• 使用有噪音的数据。
• 丢弃法：在层之间加入噪音。

1.3加入噪音的原则

• 例如模型的功能是识别猫猫，加入噪音可以是输入模糊的猫猫图片，但尽量不要是狗狗的图片。

2.丢弃法内容

• 丢弃法对每个元素作如下扰动

• 能够满足加入噪音的期望相同原则

3.丢弃法使用

3.1丢弃法的使用位置

• 通常将丢弃法作用在隐藏全连接层的输出上

• 随机选中某些神经元将其输出置位0，因此模型不会过分依赖某些神经元

3.2训练中的丢弃法

• 正则项（丢弃法）仅在训练中使用：影响模型参数的更新，预测的时候便不再使用

4.总结

• 丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型复杂度
• 常作用在多层感知机的隐藏层输出上
• 丢弃概率是控制模型复杂度的超参数（常取0.9，0.5，0.1）

5.代码部分

5.1Dropout部分

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

def dropout_layer (X,dropout)：   #X为dropout层的输入，dropout为设置的丢弃概率
    assert 0<=dropout<=1        #丢弃概率介于0，1之间
    if dropout == 1:
       return torch.zeros_like(x) #若丢弃概率为1，则X的全部项均被置0
    if dropout == 0:
       return X                   #若丢弃概率为0，不对X作丢弃操作，直接返回X
    mask=(torch.Tensor(X.shape).uniform_(0,1)>dropout).float() #用uniform函数生成0-1间的随机实数，利用”>"，将大于dropout的记为1，小于dropout的记为0，实现丢弃操作
    return mask*X/(1-dropout) #将mask与X相乘实现丢弃操作，并除以(1-dropout)，这里不使用选中X中元素置0的原因是相乘操作相比选中操作更快

5.2在神经网络中使用丢弃法

num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 256, 256
dropout1, dropout2 = 0.2, 0.5
class Net(nn.Module)
    def _init_(self,num_inputs,num_outputs,num_outputs,num_hiddens1,num_hiddens2,is_training=True):
       super(Net,self)._init_()
       self.num_inputs=num_inputs
       self.training=is_training
       self.lin1=nn.Linear(num_inputs,num_hiddens1)
       self.lin2=nn.Linear(num_hiddens1,num_hiddens2)
       self.lin2=nn.Linear(num_hiddens2,num_outputs)
       self.relu=nn.ReLU()
    def forward(self,X):
       H1=self.relu(self.lin1(X.reshape((-1,self.num_inputs))))
       if self.training == True:  #丢弃法仅在训练中使用
           H1=dropout_layer(H1,dropout1)
       H2=self.relu(self.lin2(H1))
       if self.training == True: #丢弃法仅在训练中使用
           H2=dropout_layer(H2,dropout2)
       out=self.lin3(H2)  #output层不再使用丢弃法
       return out