dropout为什么有用。Dropout在RNN中的应用综述。

 

想起来前两天小师弟问我问题，为什么dropout是有用的，看起来像是一个有bug的操作。

 

这里谈下自己的理解，不一定正确：

1）dropout的经典解读之一是network的ensemble，每次drop不同的weights，从而形成不同的sub-network，最后ensemble所有的sub-network

2）那么为什么sub-network可行呢？这个很少有人提到。我觉得一种合理的解释是，原来的network是冗余的，看看最近火起来的网络压缩相关的工作就知道，其实网络中有大量的weights是没必要的，因此去掉一些weights之后的sub-network仍然有用。还有，因为每次drop的都是不同的weights，而网络压缩对于同一个网络的压缩结果也往往不同，所以保证了大多数的sub-network都可用（即便没有原始的网络准确率，但ensemble之后效果就比原来的好了）。

3）dropout的训练和测试的不同设置也保证了该方法的可用性。比如测试时输出会根据训练时的drop rate做相应的scaling。

 

 

 

Dropout在RNN中的应用综述（下面是转载）：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTUxNTM0Mg==&mid=2247489411&idx=2&sn=0f8abb0a719f234ad76ad6b25c97821f&chksm=fbd27b22cca5f2349e1d9f976eeb48e226baf7c8503a2c220b515fa2d8529fb541194dd8ecd0&mpshare=1&scene=24&srcid=09232r6vF7qx6NqmdMX7FLva#rd

 

Dropout

受性别在进化中的作用的启发，Hinton等人最先提出Dropout，即暂时从网络中移除神经网络中的单元。 Srivastava等人将Dropout应用于前馈神经网络和受限玻尔兹曼机，并注意到隐层0.5，输入层0.2的 dropout 率 适用于各种任务。

图1.  a）标准神经网络，没有dropout。 b）应用了dropout的神经网络。

Srivastava等人的工作的核心概念是“在加入了dropout的神经网络在训练时，每个隐藏单元必须学会随机选择其他单元样本。这理应使每个隐藏的单元更加健壮，并驱使它自己学到有用的特征，而不依赖于其他隐藏的单元来纠正它的错误“。在标准神经网络中，每个参数通过梯度下降逐渐优化达到全局最小值。因此，隐藏单元可能会为了修正其他单元的错误而更新参数。这可能导致“共适应”，反过来会导致过拟合。而假设通过使其他隐藏单元的存在不可靠，dropout阻止了每个隐藏单元的共适应。

对于每个训练样本，重新调整网络并丢弃一组新的神经元。在测试时，权重需要乘以相关单元的dropout率。

图2.   (a) 隐藏单元数（n）固定时的误差 （2）dropout后隐藏单元数固定。

我们可以在图2a中看到，测试误差在保持神经元（1-dropout）的概率为0.4到0.8之间是稳定的。 随着dropout率降低到c以下 0.2（P> 0.8），测试时间误差会增加。Dropout率过高时（p <0.3），网络欠拟合。

Srivatava等进一步发现“随着数据集变大，dropout的增益增加到一个点然后下降。 这表明，对于任何给定的网络结构和dropout率，存在一个“最佳点”。

Srivastava等用伯努利分别来表示隐藏单元被激活的概率，其中值1为概率p，否则为0。

 

dropout的示例代码如下：

class Dropout():
    def __init__(self, prob=0.5):
        self.prob = prob
        self.params = []
    def forward(self,X):
        self.mask = np.random.binomial(1,self.prob,size=X.shape) / self.prob
        out = X * self.mask
    return out.reshape(X.shape)
    def backward(self,dout):
        dX = dout * self.mask
        return dX,[]

 

DropConnect

在Dropout之后，Wan等人的进一步提出了DropConnect，它“通过随机丢弃权重而不是激活来扩展Dropout”。 “使用Drop Connect, drop的是每个连接，而不是每个输出单元。”与Dropout一样，该技术仅适用于全连接层。

图3. （a）单个DropConnect层的示例模型布局。 在输入x上运行特征提取器g（）之后，随机实例化掩码M（例如（b）。掩蔽的权重与该特征向量相乘以产生u，其是 激活函数a和softmax层s的输入。 为了进行比较，c）显示了Dropout在应用于前一层的输出（列）和该层的输出（行）时使用的元素的有效权重掩码。

 

如下图所示，我们可以形象说明Droput的DropConnect的差异。 通过将dropout应用于输入权重而不是激活，DropConnect可以推广到全连接网络层的整个连接结构。

图4. 神经元将一系列权重作为输入，并应用非线性激活函数来生成输出。

 

 

上面提到的两种dropout方法被应用于前馈卷积神经网络。 RNN与仅前馈神经网络的不同之处在于先前的状态反馈到网络中，允许网络保留先前状态。 因此，将标准dropout应用于RNN会限制网络保留先前状态的能力，从而阻碍其性能。 Bayer等人指出了将dropout应用于递归神经网络（RNN）的问题。如果将完整的输出权重向量设置为零，则“在每次前向传递期间导致RNN动态变化是非常显著的。”

 

图5. 常规前馈和（前馈）卷积神经网络（ConvNet）的示例。

 

图6. RNN中应用dropout

图7.上述模型展开RNN后

 

将Dropout应用于RNN的代码

class RNN:
# ...
def step(self, x):
    # update the hidden state
    self.h = np.tanh(np.dot(self.W_hh, self.h) + np.dot(self.W_xh, x))
    # compute the output vector
    y = np.dot(self.W_hy, self.h)
    return y
rnn = RNN()
y = rnn.step(x) # x is an input ve

 

Dropout用于RNN

作为克服应用于RNN的dropout性能问题的一种方法，Zaremba和Pham等仅将dropout应用于非循环连接（Dropout未应用于隐藏状态）。 “通过不对循环连接使用dropout，LSTM可以从dropout正则化中受益，而不会牺牲其宝贵的记忆能力。”

图8. 规则化多层RNN。 Dropout仅适用于非循环连接（即仅应用于前馈虚线）。 粗线显示了LSTM中典型的信息流路径。 信息受到dropoutL + 1次的影响，其中L是网络的深度。

 

变分Dropout

Gal和Ghahramani（2015）分析了将Dropout应用于仅前馈RNN的部分，发现这种方法仍然导致过拟合。 他们提出了“变分Dropout”，通过重复“输入，输出和循环层的每个时间步长相同的dropout掩码（在每个时间步骤丢弃相同的网络单元）”，使用贝叶斯解释，他们看到了语言的改进 建模和情感分析任务超过'纯dropout'。

图9. 朴素dropout（a）在不同的时间步长使用不同的掩模，在循环层上没有dropout。 变分dropout（b）在每个时间步长使用相同的压差掩模，包括循环层（颜色表示Dropout掩模，实线表示dropout，虚线表示没有dropout的标准连接）。

循环Dropout

与Moon和Gal和Ghahramani一样，Semeniuta等人提出将dropout应用于RNN的循环连接，以便可以对循环权重进行正则化以提高性能。 Gal和Ghahramani使用网络的隐藏状态作为计算门值和小区更新以及使用dropout的子网络的输入来正则化子网络（图9b）。 Semeniuta等人的不同之处在于他们认为“整个架构以隐藏状态为关键部分并使整个网络正则化”。 这类似于Moon等人的概念（如图9a所示），但Semeniuta等人发现根据Moon等人直接丢弃先前的状态产生了混合结果，而将dropout应用于隐藏状态更新向量是一种更有原则的方法。

“我们的技术允许在模型权重上添加强大的正则化器，负责学习短期和长期依赖性，而不会影响捕获长期关系的能力，这对于处理自然语言时的模型尤其重要。“

图10. Semeniuta等人。 “在LSTM网络的循环连接中三种类型的dropout的例证。 虚线箭头表示断开的连接。 为清楚起见，省略了输入连接。“ 注意Semeniuta等人如何。 （2016）将重复dropout应用于LSTM存储器单元的更新。

 

“我们证明，当应用于LSTM中的隐藏状态更新矢量而非隐藏状态时，循环 dropout最有效; （ii）当我们的，循环 dropout率与标准的前向dropout率相结合时，我们观察到网络性能有所改善，尽管这种改善的程度取决于dropout率的值; （iii）与我们的期望相反，使用我们的递归dropout方法时，使用逐步和序列掩模采样训练的网络产生类似的结果，两者都优于Moon等人提出的dropout方案。

Zoneout

作为dropout的一个变种，Krueger等人提出了Zoneout，它“不是将某些单位的激活设置为0，Zoneout随机替换某些单位的激活与他们从前一个时间步的激活。”这“使网络更容易保留以前时间步的信息向前发展，促进而不是阻碍梯度信息向后流动“。

 

图11. Zoneout作为dropout的特例; ~ht是下一个时间步的单位h的隐藏激活（如果没有分区）。 可以将Zoneout视为在隐藏状态增量上应用dropout，〜ht - ht-1。 当该更新被删除时（由虚线表示），ht变为ht-1。

 

虽然循环dropout和Zoneout都能防止在GRU / LSTMS的状态/单元中建立的长期记忆丢失，“zoneout通过精确保留单位的激活来实现这一点。 当分区LSTM的隐藏状态（不是存储器单元）时，这种差异是最显着的，因为LSTM中没有类似的循环dropout。 饱和输出门或输出非线性会导致反复dropout遭受梯度消失，在这种情况下，Zoneout仍然有效地传播梯度。 此外，虽然循环dropout方法特定于LSTM和GRU，但zoneout推广到任何依次建立其输入的分布式表示的模型，包括朴素RNN。“

 

图12. （a）Zoneout，与（b）LSTM中的循环dropout策略。 虚线为零掩码; 在zoneout中，相应的虚线用相应的相反零掩码掩盖。 矩形节点是嵌入层。

 

用TensorFlow实现Zoneout的核心思想

if self.is_training:
   new_state = (1 - state_part_zoneout_prob) * tf.python.nn_ops.dropout(
       new_state_part - state_part, (1 - state_part_zoneout_prob),
        seed=self._seed) + state_part
else:
   new_state = state_part_zoneout_prob * state_part
       + (1 - state_part_zoneout_prob) * new_state_part

 

AWD-LSTM

在关于语言建模的RNN正规化的开创性工作中，Merity等人提出了一种他们称为AWD-LSTM的方法。在这种方法中，Merity等人使用对隐藏权重矩阵使用DropConnect，而所有其他dropout操作使用变分dropout，以及包括随机长度在内的其他几种正则化策略反向传播到时间（BPTT），激活正则化（AR）和时间激活正则化（TAR）。

关于DropConnect， Metity等人年提到“由于相同的权重在多个时间步长重复使用，同一个权重在整个前向和后向传播中保持下降。结果类似于变分dropout，它通过对ht-1执行dropout，将相同的dropout掩码应用于LSTM内的循环连接，除了将dropout应用于循环权重。“

关于变分dropout的使用，Metity等注意到“mini-batch中的每个示例都使用独特的dropout掩模，而不是在所有示例中使用单个dropout掩模，确保元素的多样性。”

利用Gal＆Ghahramani的嵌入式dropout，Metity等人还注意到，这“相当于在字级别对嵌入矩阵执行dropout，其中dropout是在所有字向量的嵌入中广播的。” “由于在用于完整前向和后向传递的嵌入矩阵上发生了dropout，这意味着特定字的所有出现都将在该传递中消失，相当于在one-hot嵌入和之间的连接上执行变分dropout。

Merity等人使用的代码：

class LockedDropout(nn.Module):
   def __init__(self):
       super().__init__()
   def forward(self, x, dropout=0.5):
       if not self.training or not dropout:
           return x
       m = x.data.new(1, x.size(1), x.size(2)).bernoulli_(1 - dropout)
       mask = Variable(m, requires_grad=False) / (1 - dropout)
       mask = mask.expand_as(x)
       return mask * x

因此在RNNModel（nn.Module）中应用前向方法dropout的位置（注意self.lockdrop = LockedDropout（mask = mask））：

def forward(self, input, hidden, return_h=False):
   emb = embedded_dropout(self.encoder, input, dropout=self.dropoute
   if self.training else 0)
   emb = self.lockdrop(emb, self.dropouti)
   raw_output = emb
   new_hidden = []
   raw_outputs = []
   outputs = []
   for l, rnn in enumerate(self.rnns):
       current_input = raw_output
       raw_output, new_h = rnn(raw_output, hidden[l])
       new_hidden.append(new_h)
       raw_outputs.append(raw_output)
       if l != self.nlayers - 1:
           raw_output = self.lockdrop(raw_output, self.dropouth)
           outputs.append(raw_output)
   hidden = new_hidden
   output = self.lockdrop(raw_output, self.dropout)
   outputs.append(output)
   result = output.view(output.size(0)*output.size(1), output.size(2))
   if return_h:
       return result, hidden, raw_outputs, outputs
   return result, hidden

 

DropConnect应用于上述相同RNNModel的init方法中：

if rnn_type == 'LSTM':
   self.rnns = [torch.nn.LSTM(ninp if l == 0 else nhid,
    nhid if l != nlayers - 1
       else (ninp if tie_weights else nhid),
     1, dropout=0) for l in range(nlayers)]
   if wdrop:
       self.rnns = [WeightDrop(rnn, ['weight_hh_l0'], dropout=wdrop)
               for rnn in self.rnns]

 

WeightDrop类的关键部分是以下方法：

def _setweights(self):
   for name_w in self.weights:
       raw_w = getattr(self.module, name_w + '_raw')
       w = None
       if self.variational:
           mask = torch.autograd.Variable(torch.ones(raw_w.size(0), 1))
           if raw_w.is_cuda: mask = mask.cuda()
           mask = torch.nn.functional.dropout(mask, p=self.dropout,
            training=True)
           w = mask.expand_as(raw_w) * raw_w
       else:
           w = torch.nn.functional.dropout(raw_w, p=self.dropout,
        training=self.training)
       setattr(self.module, name_w, w)

 

原文链接：

https://medium.com/@bingobee01/a-review-of-dropout-as-applied-to-rnns-72e79ecd5b7b

References:

J. Bayer, C. Osendorfer, D. Korhammer, N. Chen, S. Urban, P. van der Smagt. 2013. On Fast Dropout and its Applicability to Recurrent Networks.

Y. Bengio, P. Simard, P. Frasconi. 1994. Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult.

cs231n. https://cs231n.github.io/convolutional-networks/

deepnotes.io. https://deepnotes.io/dropout

Y. Gal, abd Z. Ghahramani. 2015. A Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networks.

G. E. Hinton, N. Srivastava, A. Krizhevsky, I. Sutskever and R. R. Salakhutdinov. 2012. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.

karpathy.github.io. https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

D. Krueger, T. Maharaj, J. Kramár, M. Pezeshki, N. Ballas, N. Rosemary Ke, A. Goyal, Y. Bengio, A. Courville, C. Pal. 2016. Zoneout: Regularizing RNNs by Randomly Preserving Hidden Activations.

S. Merity, N. Shirish Keskar, R. Socher. 2017. Regularizing and Optimizing LSTM Language Models.

ml-cheatsheet.readthedocs.io. https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/nn_concepts.html

T. Moon, H. Choi, H. Lee, I. Song. 2015. Rnndrop: A novel dropout for rnns.

P. Morerio, J. Cavazza, R. Volpi, R.Vidal, V. Murino. 2017. Curriculum Dropout

A. Narwekar, A. Pampari. 2016. Recurrent Neural Network Architectures. http://slazebni.cs.illinois.edu/spring17/lec20_rnn.pdf

V. Pham, T. Bluche, C. Kermorvant, J. Louradour. 2013. Dropout improves Recurrent Neural Networks for Handwriting Recognition

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L. Wan, M. Zeiler, Matthew, S. Zhang, Y. LeCun, R. Fergus. 2013. Regularization of neural networks using dropconnect.

W. Zaremba, I. Sutskever, O. Vinyals. 2014. Recurrent Neural Network Regularization

K. Zolna, D. Arpit, D. Suhubdy, Y. Bengio. 2017. Fraternal Dropout

 

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转自： 专知