介绍

在这里丢弃法特指 倒置丢弃法（inverted dropout）。

原理：不是在输入的时候加入噪音，而是在层与层之间加入噪音，类似于正则。

图中x为上一层的输出，x'为加入了噪音的x，要求加入噪音后期望值不变。所以我们使用这个：。可以发现加入噪音后期望值为Xi，没变。

使用丢弃法

通常丢弃法使用在全连接层上。两个图的左侧是没有使用丢弃法，右侧使用了丢弃法。可以发现丢弃法按照一定的概率随机丢弃了隐藏层中的一部分。具体操作就是在利用激活函数得出h后再对h进行“丢弃”操作。

简洁实现

1

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);

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

?从零开始实现

1?dropout_layer

输入一个张量x就会以dropout参数为概率丢弃掉一部分

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


def dropout_layer(X, dropout):  #
    assert 0 <= dropout <= 1
    # 在本情况中，所有元素都被丢弃。
    if dropout == 1:
        return torch.zeros_like(X)
    # 在本情况中，所有元素都被保留。
    if dropout == 0:
        return X
    mask = (torch.Tensor(X.shape).uniform_(0, 1) > dropout).float()
    return mask * X / (1.0 - dropout)

2?

X= torch.arange(16, dtype = torch.float32).reshape((2, 8))
print(X)
print(dropout_layer(X, 0.))
print(dropout_layer(X, 0.5))
print(dropout_layer(X, 1.))

3?

num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 256, 256

4?

dropout1, dropout2 = 0.2, 0.5

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2,
                 is_training = True):
        super(Net, self).__init__()
        self.num_inputs = num_inputs
        self.training = is_training
        self.lin1 = nn.Linear(num_inputs, num_hiddens1)
        self.lin2 = nn.Linear(num_hiddens1, num_hiddens2)
        self.lin3 = nn.Linear(num_hiddens2, num_outputs)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, X):
        H1 = self.relu(self.lin1(X.reshape((-1, self.num_inputs))))
        # 只有在训练模型时才使用dropout
        if self.training == True:
            # 在第一个全连接层之后添加一个dropout层
            H1 = dropout_layer(H1, dropout1)
        H2 = self.relu(self.lin2(H1))
        if self.training == True:
            # 在第二个全连接层之后添加一个dropout层
            H2 = dropout_layer(H2, dropout2)
        out = self.lin3(H2)
        return out


net = Net(num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2)

?5?

num_epochs, lr, batch_size = 10, 0.5, 256
loss = nn.CrossEntropyLoss()
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)