深度学习中Dropout层作用

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前言

Dropout出现的原因
训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时

在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发生，在一定程度上达到正则化的效果。

过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用。为了解决过拟合问题，一般会采用模型集成的方法，即训练多个模型进行组合。此时，训练模型费时就成为一个很大的问题，不仅训练多个模型费时，测试多个模型也是很费时。

一、dropout是什么？

Dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。在每个训练批次中，通过忽略一半数量的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。这种方式可以减少特征检测器（隐层节点）间的相互作用，检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用。

保证稀疏性：

Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p（伯努利分布）停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，如下图所示。

那么为什么可以防止过拟合呢？

（1）取平均的作用： 先回到标准的模型即没有dropout，我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络，一般会得到5个不同的结果，此时我们可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果。例如3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9，其它两个网络给出了错误结果。这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题。因为不同的网络可能产生不同的过拟合，取平均则有可能让一些“相反的”拟合互相抵消。dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络，随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同，整个dropout过程就相当于对很多个不同的神经网络取平均。而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。

（2）减少神经元之间复杂的共适应关系： 因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况 。迫使网络去学习更加鲁棒的特征 ，这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在。换句话说假如我们的神经网络是在做出某种预测，它不应该对一些特定的线索片段太过敏感，即使丢失特定的线索，它也应该可以从众多其它线索中学习一些共同的特征。从这个角度看dropout就有点像L1，L2正则，减少权重使得网络对丢失特定神经元连接的鲁棒性提高。

（3）Dropout类似于性别在生物进化中的角色：物种为了生存往往会倾向于适应这种环境，环境突变则会导致物种难以做出及时反应，性别的出现可以繁衍出适应新环境的变种，有效的阻止过拟合，即避免环境改变时物种可能面临的灭绝。

(4) 增加稀疏性
但当数据量小的时候，可以通过稀疏性，来增加特征的区分度。

二、dropout过程

1）首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（上图中虚线为部分临时被删除的神经元）。
2） 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。
3）然后继续重复这一过程：
----恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）
----从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。
----对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。
不断重复这一过程。

一般用在train不用在test。

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

三、dropout在神经网络中的过程

训练过程：

未使用dropout:

使用dropout:

上面公式中Bernoulli函数是为了生成概率r向量，也就是随机生成一个0、1的向量。
代码层面实现让某个神经元以概率p停止工作，其实就是让它的激活函数值以概率p变为0。比如我们某一层网络神经元的个数为1000个，其激活函数输出值为y1、y2、y3、…、y1000，我们dropout比率选择0.4，那么这一层神经元经过dropout后，1000个神经元中会有大约400个的值被置为0。
注意： 经过上面屏蔽掉某些神经元，使其激活值为0以后，我们还需要对向量y1……y1000进行缩放，也就是乘以1/(1-p)。如果你在训练的时候，经过置0后，没有对y1……y1000进行缩放（rescale），那么在测试的时候，就需要对权重进行缩放成为pw, 与训练阶段保持一致。

测试过程:

为什么这样做？
训练阶段假设数据输入为X，以概率p丢弃，所以服从B（p）分布，E（x） = pXW, W为权重。
测试阶段需要将权重恢复到和训练阶段相同，才可以保证数据分布的一致性，所以要乘P。

pytorch实现：X = nn.Dropout(p=0.5)

手动实现：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

def dropout(X, drop_prob):
    X=X.float()
    assert 0 <= drop_prob  <= 1
    keep_prob = 1-drop_prob
    if keep_prob ==0:
        return torch.zeros_like(X)
    mask = (torch.randn(X.shape) < keep_prob).float()
    return mask * X / keep_prob