什么是dropout？它的作用是什么？代码举例讲解

Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的技术。它的思想是:随机在训练过程中将部分节点的输出设置为0。这样可以避免节点之间的联合适应,增强模型的泛化能力。

Dropout主要有两种类型:

• 全连接层Dropout:随机将全连接层中的部分节点输出设置为0。
• CNN Dropout:随机将卷积层和全连接层中的部分feature map设置为0。

Dropout的主要作用是:

1. 减少过拟合:防止模型对训练数据学习较强的依赖关系,增强泛化能力。
2. 减少协调适应:避免节点之间的强依赖,迫使每个节点更独立地工作。
3. 加入噪声:相当于对输入加入噪声,增强模型的鲁棒性。
4. 减轻 weighit 之间的相关性:防止某些权重的值过于显著,使得训练结果主要依赖于其中几个权重。

Dropout在模型训练和测试时的实现不同:

• 训练时:随机将部分节点输出设置为0,通常是0.2~0.5的比例。
• 测试时:由于测试时需要使用整个网络,所以不再进行随机舍弃,而是将 Dropout 层的输出值直接缩放为原来的比例。

代码示例:

python
# 训练时
dropout_layer = torch.nn.Dropout(p=0.5)
output = dropout_layer(input)

# 测试时
dropout_layer = torch.nn.Dropout(p=0.5) 
dropout_layer.eval()   # 评估模式      
output = dropout_layer(input) * 0.5   # 缩放输出