【深度学习】丢弃法（dropout）

丢弃法

      在小虾的这篇文章中介绍了权重衰减来应对过拟合问题（https://blog.csdn.net/qq_33432841/article/details/107879937），下面在介绍一种应对过拟合问题的方法丢弃法。因为丢弃法有许多不同的变体，下面提到的丢弃法特指倒置丢弃法。

方法：

      在“多层感知机”（https://blog.csdn.net/qq_33432841/article/details/107858405）中，描述了一个单隐藏层的多层感知机，其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元ℎ（=1,…,5）的计算表达式为

                                                                     

这里是激活函数，1,…,4是输入，隐藏单元的权重参数为1,…,4，偏差参数为。

     当对该隐藏层使用丢弃法时，该层的隐藏单元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为， 那么有的概率ℎ会被清零，有1−的概率ℎ会除以1−做拉伸。丢弃概率是丢弃法的超参数。具体来说，设随机变量为0和1的概率分别为和1−p。使用丢弃法时我们计算新的隐藏单元

                                                                                   

由于()=1−，因此

                                                                             

即丢弃法不改变其输入的期望值。

       那么让我们对“多层感知机”中图的隐藏层使用丢弃法，一种可能的结果如下图所示。

                                                          

       在图中ℎ2和ℎ5被清零，这时输出值的计算不再依赖ℎ2和ℎ5，在反向传播时，与这两个隐藏单元相关的权重的梯度均为0。由于在训练中隐藏层神经元的丢弃是随机的，即ℎ1,…,ℎ5都有可能被清零，输出层的计算无法过度依赖ℎ1,…,ℎ5中的任一个，从而在训练模型时起到正则化的作用，并可以用来应对过拟合。

      在测试模型时，为了得到更加确定性的结果，一般不使用丢弃法。