[人工智能]R-Drop——更强大的dropout

更强大的dropout——R-dropout

论文通过实验得出一种改进的正则化方法R-dropout，简单来说，它通过使用若干次（论文中使用了两次）dropout，定义新的损失函数。实验结果表明，尽管结构非常简单，但是却能很好的防止模型过拟合，进一步提高模型的正确率。

模型图如下：

注释
R-Drop 正则化方法的总体框架如图所示。 给定训练数据集 $D={(x_i,y_i)}_{i=1}^n$，训练的目标是学习一个模型 $P^w(y|x)$，其中 $n$ 是训练样本的数量，$(x_i,y_i)$ 是标记数据对。 $x_i$ 是输入数据，$y_i$ 是标签。 例如，在 NLP 中，$x_i$ 可以是机器翻译中的源语言句子，而 yi 是对应的目标语言句子。
在 CV 中，$x_i$ 可以是一张图像，$y_i$ 是分类标签。 映射函数的概率分布也表示为$P^w(y|x)$，两个分布 $P_1$ 和 $P_2$ 之间的 $Kullback?Leibler(KL)$ 散度用 $DKL(P1||P2)$ 表示。

模型

论文提出的是上图中右侧模型。如图所示，同一数据经过了两次模型，使用了随机dropout后得到了两个不同的子模型，图中$P_1(y|x)$和$P_2(y|x)$为两个子模型的分布。

具体来说，给定每个训练步骤的输入数据 $x_i$，我们两次把$x_i$ 通过网络的前向传递。 因此，我们可以获得模型预测的两个分布，表示为 $P_1^w(y_i|x_i)$ 和 $P_2^w(y_i|x_i)$。 如上所述，由于 dropout 算子随机丢弃模型中的单元，因此两次前向传递确实基于两个不同的子模型（是基于同一模型做的dropout，只是中间缺失的神经元不一样而已。如图右侧部分所示，输出预测$P_1^w(y_i|x_i)$的左侧路径的每一层中丢弃的单元与输出分布 $P_2^w(y_i|x_i)$ 的右侧路径的丢弃单元不同 ）。 因此，对于相同的输入数据对 $(xi,yi)$，$P_1^w(y_i|x_i)$和$P_2^w(y_i|x_i)$ 的分布是不同的。 然后，在此训练步骤中，我们的 R-Drop 方法尝试通过最小化同一样本的这两个输出分布之间的双向$Kullback?Leibler(KL)$ 散度来正则化模型预测。

分析

这里看到了知乎一位大神的分享，我也借鉴了他的思考。（这里贴出原帖子）
Dropout的问题在于预测与训练的不一致性。这是非常直观的，上述链接中也给出了证明过程。而R-D通过增加一个正则项，来强化模型对Dropout的鲁棒性，使得不同的Dropout下模型的输出基本一致，因此能降低这种不一致性，促进“模型平均”与“权重平均”的相似性，从而使得简单关闭Dropout的效果等价于多Dropout模型融合的结果，提升模型最终性能。
原帖中还指出连续性的优点，这里就不展开了。

总的来说，R-D形式简洁，效果出色，是一个非常具有创新点的想法。但是针对R-D为什么可以做到如此出色的效果，以及如何引导模型找到合适的R-D也是非常值得探究的。