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
这篇文章主要介绍了详解Python中find()方法的使用,是Python学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下2015-05-05
这篇文章主要为大家详细介绍了Python中函数的基本使用教程，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助2022-04-04
这篇文章主要介绍了Django多数据库配置及逆向生成model教程，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2020-03-03
我们在进行算法评估是通常会针对每个样本的算法处理结果进行统计,例如每个样本正确预测数量、漏检数量和误检数量、精度等,本文小编将给大家介绍python算法测试结果自动保存到excel表格的实现步骤,感兴趣的朋友可以参考下2023-12-12
下面小编就为大家带来一篇老生常谈Python进阶之装饰器。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2017-05-05
本文主要介绍了python非标准时间的转换，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2021-07-07
Pytorch中torch.flatten()和torch.nn.Flatten()实例详解
这篇文章主要给大家介绍了关于Pytorch中torch.flatten()和torch.nn.Flatten()的相关资料,文中通过实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2022-02-02
这篇文章主要介绍了Python SQLAlchemy库的使用方法，帮助大家更好的利用python处理数据库，感兴趣的朋友可以了解下2020-10-10
本篇文章给大家介绍python抓取网页中图片并保存到本地，对python抓取网页图片相关知识感兴趣的朋友一起学习吧2015-12-12
这篇文章主要为大家介绍了Python PaddleNLP开源项目实现对快递单信息抽取，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2022-06-06
最新评论