pytorch暂退法dropout

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`dropout` 是一种防止神经网络过拟合的技巧，它通过在训练过程中随机丢弃（即将权重设置为零）一部分神经元来实现。这样可以减少特征之间的相互作用，使模型更具泛化能力。

在 PyTorch 中，dropout 通常通过 `nn.Dropout` 来实现，不过在这里你提到要自定义一个 `dropout_layer` 函数。下面是实现的基本思路：

1. import torch
   
2. from torch import nn
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. def dropout_layer(X, dropout_rate):
   
6.     assert 0 <= dropout_rate <= 1
   
7.     if dropout_rate == 0:
   
8.         return X
   
9.     if dropout_rate == 1:
   
10.         return torch.zeros_like(X)
    
11.     # 引入掩码
    
12.     mask = (torch.rand(X.shape) > dropout_rate).float()
    
13.     return mask * X / (1 - dropout_rate)
    
14. 
    
15. # 在使用时
    
16. X = torch.arange(10).float().reshape((5, 2))
    
17. print(dropout_layer(X, 0.5))

复制代码

这是一个简单的实现，每次调用会随机决定哪些神经元被丢弃。注意，`dropout` 只在训练期间使用，推理或者测试时是不应用的。`nn.Dropout` 已经为我们处理了这个细节，因此在实际应用中，通常直接用它可以省去许多麻烦。

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Terence888 发表于 2024-10-14 16:24
上述特征向量X中哪些神经元被丢弃了呢

在使用 `dropout` 时，哪些神经元被丢弃是随机的。在每次调用 `dropout_layer` 时，会根据指定的丢弃概率（称为 `dropout_rate`）随机选择一部分神经元进行丢弃。通常的实现方式是生成一个与输入张量 `X` 形状相同的随机掩码张量。当掩码中的元素小于 `dropout_rate` 时，对应的神经元就会被丢弃（值设为零）。

假设你想要实现一个简单的 `dropout_layer` 函数来观察哪些神经元被丢弃，示例如下：

1. def dropout_layer(X, dropout_rate):
   
2.     assert 0 <= dropout_rate <= 1
   
3.     if dropout_rate == 0:
   
4.         return X
   
5.     if dropout_rate == 1:
   
6.         return torch.zeros_like(X)
   
7.    
   
8.     # 生成掩码
   
9.     mask = (torch.rand(X.shape) > dropout_rate).float()
   
10.     return mask * X

复制代码

在这个实现中，`mask` 是一个与 `X` 具有相同形状的张量，其元素值是 [0,1] 之间的浮点数。当 `mask` 的元素大于 `dropout_rate` 时，神经元保留；否则被丢弃（值设为 0）。这样你就可以通过 `mask` 来观察哪些神经元被保留或者丢弃。

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