Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解
扰动的鲁棒性
在之前我们讨论权重衰减（L2正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。简单性的另一个有用角度是平滑性，即函数不应该对其输入的微笑变化敏感。例如，当我们对图像进行分类时，我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的。
dropout在正向传播过程中，计算每一内部层同时注入噪声，这已经成为训练神经网络的标准技术。这种方法之所以被称为dropout，因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃（drop out）一些神经元。在整个训练过程的每一次迭代中，dropout包括在计算下一层之前将当前层中的一些节点置零。
那么关键的挑战就是如何注入这种噪声，一种想法是以一种无偏的方式注入噪声。这样在固定住其他层时，每一层的期望值等于没有噪音时的值。
实践中的dropout
之前多层感知机是带有一个隐藏层和5个隐藏单元的。当我们将dropout应用到隐藏层时，以 p的概率将隐藏单元置为零时，结果可以看作是一个只包含原始神经元子集的网络。右图中，删除了 h2和 h5。因此，输出的计算不再依赖于 h2或 h5，并且它们各自的梯度在执行反向传播时也会消失。这样，输出层的计算不能过度依赖于 h1,…,h5的任何一个元素。
通常，我们在测试时仅用dropout。给定一个训练好的模型和一个新的样本，我们不会丢弃任何节点，因此不需要标准化。
简洁实现
对于高级API，我们所需要做的就是在每个全连接层之后添加一个Dropout层，将丢弃概率作为唯一的参数传递给它的构造函数。在训练过程中，Dropout层将根据指定的丢弃概率随机丢弃上一层的输出（相当于下一层的输入）。当不处于训练模式时，Dropout层仅在测试时传递数据。
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), # 在第一个全连接层之后添加一个dropout层 nn.Dropout(dropout1), nn.Linear(256, 256), nn.ReLU(), # 在第二个全连接层之后添加一个dropout层 nn.Dropout(dropout2), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights)
接下来，我们对模型进行训练和测试。
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
以上就是Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解的详细内容，更多关于pytorch神经网络Dropout应用的资料请关注脚本之家其它相关文章！
相关文章
这篇文章给大家介绍了Python开发最牛逼的IDE——pycharm，主要是介绍python IDE pycharm的安装与使用教程，非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友参考下吧2018-08-08
pip是一种工具,可以帮助用户安装卸载一些需要的安装包,非常的简单实用,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python基础教程之pip的安装和卸载的相关资料,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2022-06-06
pytorch人工智能之torch.gather算子用法示例
这篇文章主要介绍了pytorch人工智能之torch.gather算子用法示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-09-09
这篇文章主要介绍了如何用Python获取计算机名,ip地址,mac地址，帮助大家更好的理解和学习使用python，感兴趣的朋友可以了解下2021-03-03
python目录操作之python遍历文件夹后将结果存储为xml
需求是获取服务器某个目录下的某些类型的文件，考虑到服务器即有Linux、又有Windows，所以写了一个Python小程序来完成这项工作,大家参考使用吧2014-01-01
这篇文章主要介绍了简单了解python的内存管理机制,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2019-07-07
matplotlib.pyplot画图 图片的二进制流的获取方法
今天小编就为大家分享一篇matplotlib.pyplot画图 图片的二进制流的获取方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-05-05
这篇文章主要介绍了Python通过队列实现进程间通信详情文章通过提出问题：在多进程中，每个进程之间是什么关系展开主题相关内容，感兴趣的朋友可以参考一下2022-06-06
这篇文章主要介绍了Python编程之序列操作,结合实例形式分析了Python序列的功能、相关函数与具体使用技巧,需要的朋友可以参考下2017-07-07
分位数(Quantile),也称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,分析其数据变量的趋势,而众数（Mode）是代表数据的一般水平,这篇文章主要给大家介绍了Python pandas系列之众数和分位数的相关资料,需要的朋友可以参考下2021-08-08
最新评论