（深度学习）Pytorch学习笔记之dropout训练 Dropout训练实现快速通道：点我直接看代码实现 Dropout训练简介 在深度学习中，dropout训练时我们常常会用到的一个方法——通过使用它...通过下图可以看出，dropout训练训练阶段所有模型共享参数，测试阶段直接组装成一个整体的大网络： 那么，我们在深度学习的有力工具——Pytorch中如何实现dropout训练呢？...其次，torch.nn.functional.dropout()还有个大坑：F.dropout()相当于引用的一个外部函数，模型整体的training状态变化也不会引起F.dropout这个函数的training...= nn.Dropout(p=0.5) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out =...如果你不希望开启dropout训练，想直接以一个整体的大网络来训练，不需要重写一个网络结果，而只需要在训练阶段开启model.eval()即可。
Batch Normalization BN，Batch Normalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。 BN训练和测试时的参数是一样的吗？...对于BN，当一个模型训练完成之后，它的所有参数都确定了，包括均值和方差，gamma和bata。 BN训练时为什么不用全量训练集的均值和方差呢？...Dropout Dropout 是在训练过程中以一定的概率的使神经元失活，即输出为0，以提高模型的泛化能力，减少过拟合。 Dropout 在训练和测试时都需要吗？...Dropout 在训练时采用，是为了减少神经元对部分上层神经元的依赖，类似将多个不同网络结构的模型集成起来，减少过拟合的风险。 而在测试时，应该用整个训练好的模型，因此不需要dropout。...Dropout 如何平衡训练和测试时的差异呢？
参数正则化方法 – Dropout 受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发，论文（Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from...在训练时，每个神经单元以概率p被保留(dropout丢弃率为1-p)；在测试阶段，每个神经单元都是存在的，权重参数w要乘以p，成为：pw。...通常为了提高测试的性能(减少测试时的运算时间),可以将缩放的工作转移到训练阶段，而测试阶段与不使用dropout时相同,称为 **inverted dropout **:将前向传播dropout时保留下来的神经元的权重乘上...在架构中添加inverted Dropout这一改动仅会影响训练过程，而并不影响测试过程。 drop的比例常用值是p=0.5 . Dropout率和正规化有什么关系？...Dropout可以看作是Bagging的极限形式，每个模型都在当一种情况训练，同时模型的每个参数都经过与其他模型共享参数，从而高度正则化。
1、Dropout简介1.1、Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。...从上面的论文中，我们能感受到Dropout在深度学习中的重要性。那么，到底什么是Dropout呢？Dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。...一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。第三步、然后继续重复这一过程：....从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。....对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。不断重复这一过程。
其次，我们定义了一个向量，其中第 i 个元素为结构参数 dp=i 的 Dropout Pattern 中，被 drop 的神经元的比例，即 ? 。...为了弥补引入 Dropout Pattern 后对 Dropout 随机性的损失，我们希望每次训练迭代中采用不同的结构参数（dp 和 offset）来产生更多的随机性，并尽可能地使每个神经元/突触被 drop...式中 p 为算法的传入参数，表示我们希望的 Global Dropout Rate 是多少。 其次，为了使结构参数组合尽可能多元化，SGD 算法的另一个优化目标为 ? ，即概率分布的负信息熵。...可以看出，Global Dropout Rate 与单个神经元的 Dropout Rate 相等，且均等于我们 Dropout Pattern 概率分布生成算法的输入参数 p。...通过减小 DNN 训练中实际参与运算的参数与输入矩阵的尺寸，减少了 GPU 的运算量和数据搬移，从而达到加速 DNN 训练过程的目的。
个模型的集合了，但此时要训练的参数数目却是不变的，这就解脱了费时的问题。...动机论 虽然直观上看dropout是ensemble在分类性能上的一个近似，然而实际中，dropout毕竟还是在一个神经网络上进行的，只训练出了一套模型参数。那么他到底是因何而有效呢？...对应的公式变化如下如下： 没有dropout的神经网络 有dropout的神经网络 测试层面 预测的时候，每一个单元的参数要预乘以p。...使得输入变化不会太大（0.8） 训练过程 对参数w的训练进行球形限制(max-normalization)，对dropout的训练非常有用。 球形半径c是一个需要调整的参数。...使用pretraining方法也可以帮助dropout训练参数，在使用dropout时，要将所有参数都乘以1/p。 部分实验结论 该论文的实验部分很丰富，有大量的评测数据。
1、为什么使用Dropout？ Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。...这个技巧是基于经验的建议，一般来说，Dropout率太低会导致Dropout的效果不明显，Dropout率太高会导致网络的训练不充分。...另外，使用较大的动量值，可以增加网络的惯性，抵抗Dropout带来的扰动，保持网络的方向。这个技巧的具体参数，需要根据网络的结构和数据的特点进行调节。 技巧5：限制网络权重的大小，使用最大范数正则化。...这种方法的目的是在每次训练迭代中更充分地利用Dropout，以实现更快的收敛和更好的泛化。...Standout是数学表达式如下： 其中 是第 个神经元被丢弃的概率，是一个仿射函数，可以表示为： 其中 和 是超参数， 是第 个神经元的权重。可以看出，权重越大，丢弃概率越大。
称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0 2. dropout其实也是一种正则化，因为也把参数变稀疏(l1，原论文)和变小(l2，caffe实际实现)。...但是神经网络参数量巨大，训练和测试网络需要花费大量的时间和内存。...在Dropout的情况下,模型是共享参数的,其中每个模型继承的父神经网络参 数的不同子集。参数共享使得在有限可用的内存下代表指数数量的模型变得可能。...取而代之的是,可能的子网络的一小部分训练单个步骤,参数共享导致剩余的子网络能有好的参数设定。这些是仅有的区别。除了这些,Dropout与Bagging算法一样。...关于Dropout的一个重要见解是,通过随机行为训练网络并平均多个随机决定进 行预测,通过参数共享实现了Bagging的一种形式。
而很少见到卷积层后接Drop out （原因主要是 卷积参数少，不易过拟合） er 类似卷积神经网络，只是在最后的全连接层使用dropout,循环神经网络一般在不同层循环结构体zhij使用dropout...即，卷积层参数较少，加入dropout作用甚微，较低层，有噪音，较高层，全连接层可以增加模型的鲁棒性，泛化性能。...dropout的直接作用是减少中间特征的数量，从而减少冗余，即增加每层各个特征之间的正交性（数据表征的稀疏性观点也恰好支持此解释）。 测试层面 预测的时候，每一个单元的参数要预乘以p。...，通常训练集的概率在0.1左右，中间层可以选取0.5左右， 我的经验是决定dropout之前，需要先判断是否模型过拟合 先dropout=0， 训练后得到模型的一些指标（比如: F1, Accuracy...dropout设置成0.4-0.6之间， 再次训练得到模型的一些指标。
Dropout出现的原因 具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习算法。但是，过度拟合是这种网络中的严重问题。大型网络也是使用缓慢，通过结合许多预测很难处理过度拟合测试时不同的大型神经网络。...对于每一个训练样本，都有一个“薄网络”被采样训练，因此训练一个使用dropout的网络可以看成是在训练权值共享的2^n个“薄网络”的集合。...DropOut 工作流程 训练阶段 对于如下网络的训练流程一般是：把输入x通过网络前向传播然后把误差反向传播，网络进行学习后输出y。...一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。...实践中的思路是这样：在测试时使用一个不使用dropout的网络，该网络的权值是训练时的网络权值的缩小版，即，如果一个隐层单元在训练过程中以概率p被保留，那么该单元的输出权重在测试时乘以p（如下图所示）。
我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。本文记录 Pytorch 相关操作。...固定参数 固定参数即网络训练时不改变该部分的权重，而更新指定层的参数 pytorch 固定参数主要通过两个设置完成 将 tensor 的 requires_grad 属性设置为 False 仅将该属性设置为...False 网络仍会训练并修改参数，还需要堆 optimizer 的输入参数进行过滤 在 optimizer 中过滤需要更新的变量 requires_grad 初始化变量时可以设置该值为..., 只训练下面的参数。...='xxx.bias' : print(v.requires_grad) #理想状态下，所有值都是False 查看可训练参数 for name, param in model.named_parameters
普通的dropout会随机地将部分元素置零，而SpatialDropout会随机地将部分区域置零，该dropout方法在图像识别领域实践证明是有效的。 dropout dropout是怎么操作的？...然而每次dropout是随机的。...首先，我们先对该张量测试普通的dropout，其中dropout_rate为0.5： dropout_1 = K.eval(K.dropout(inputs, level=0.5)) print(dropout...我们需要指定dropout的shape，对应dropout函数中的参数noise_shape。...(K.dropout(inputs, 0.5, noise_shape)) print(dropout_2) # result [[[ 0. 2. 0. 6. 8
通过综合 M 个 dropout 样本的损失来更新网络参数，使得最终损失比任何一个 dropout 样本的损失都低。这样做的效果类似于对一个 minibatch 中的每个输入重复训练 M 次。...在 dropout 层中，每个 dropout 样本使用不同的掩码来使其神经元子集不同，但复制的全连接层之间会共享参数（即连接权重），然后利用相同的损失函数，如交叉熵，计算每个 dropout 样本的损失...实验 Multi-Sample Dropout 带来的改进 图 2 展示了三种情况下（传统 dropout、multi-sample dropout 和不使用 dropout 进行训练）的训练损失和验证集误差随训练时间的变化趋势...表 1：传统 dropout 和 multi-sample dropout 的训练集损失、训练集错误率和验证集错误率。...参数对性能的影响 图 3 (a) 和图 3 (b) 比较了不同数量 dropout 样本和不同的 epoch 下在 CIFAR-100 上的训练集损失和验证集误差。
，其余变为element/keep_prob, noise_shape可以使得矩阵x一部分行全为0或者部分列全为0 用在tensorflow中使得部分神经元随机为0不参与训练，如果算法过拟合了，可以试试这个办法...= tf.nn.dropout(d, 0.5, noise_shape = None) result_dropout_a44 = sess.run(dropout_a44) print...(result_dropout_a44) # 行大小相同4，行同为0，或同不为0 dropout_a41 = tf.nn.dropout(d, 0.5, noise_shape = [...4,1]) result_dropout_a41 = sess.run(dropout_a41) print(result_dropout_a41) # 列大小相同4，...列同为0，或同不为0 dropout_a24 = tf.nn.dropout(d, 0.5, noise_shape = [1,4]) result_dropout_a24 = sess.run
训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...tf.train.Saver() save_path = saver.save(sess, model_path) 解释一下，首先创建一个saver类，然后调用saver的save方法（函数），save需要传递两个参数...，一个是你的训练session，另一个是文件存储路径，例如“/tmp/superNet.ckpt”，这个存储路径是可以包含文件名的。...当然，save方法还有别的参数可以传递，这里不再介绍。 然后怎么读取数据呢？
直接上结论： early stopping 扩增数据集 控制模型参数大小（正则化：L1、L2） dropout正则化 early stopping 大致意思就是在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代防止过拟合...左边：在训练时，每个神经单元都可能以概率p去除。 右边：在测试阶段，每个神经元都是存在的，权重参数w要乘以p，成为pw。 左边我们应该比较好理解，每个神经元都有概率p参与单次神经网络的训练。...而测试的时候，神经元是不会去除的，每个神经元都是存在的，权重参数w要乘以p。那么这里就产生一个问题，为什么参数w要乘以概率p。 问题：怎么理解测试时权重参数w要乘以概率p？...假设总共有100个神经元，训练的时候我们加上dropout，p=0.5，那么我们就有50个神经元参与训练，那么我们每次50个神经元训练出来的模型参数w是要比直接100个神经元要小的，因为它更新的次数会更少...我们测试的时候100个神经元是都会参与计算的，这就跟训练的时候我们使用50个神经元产生差异了，如果要保证测试的时候每个神经元的关联计算不能少，只能从通过改变w来达到跟训练时一样输出，所以才会有权重参数w
L1_d = tf.nn.dropout(L1, keep_prob) # Train sess.run(optimizer, feed_dict={X: batch_xs, Y: batch_ys,...print("Accuracy", accuracy.eval({X: mnist.test.images, Y: mnist.test.labels, keep_prob: 1})) 更详细的例子： # dropout..., 512]) b1 = tf.Variable(tf.random_normal([512])) L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1) + b1) L1 = tf.nn.dropout...512]) b2 = tf.Variable(tf.random_normal([512])) L2 = tf.nn.relu(tf.matmul(L1, W2) + b2) L2 = tf.nn.dropout
dropout 是指在深度学习网络的训练过程中，按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络 ? 在大规模的神经网络中有这样两个缺点：1. 费时；2....容易过拟合 对于一个有 N 个节点的神经网络，有了 dropou t后，就可以看做是 2^N 个模型的集合了，但此时要训练的参数数目却是不变的，这就缓解了费时的问题。...在训练时，每个神经单元都可能以概率 p 去除； 在测试阶段，每个神经单元都是存在的，权重参数w要乘以p，成为：pw。...undocumented/connectionist-bench/sonar/sonar.all-data Baseline 中，NN 具有两个 隐藏层，分别有 60 和 30 个神经元，用 SGD 训练...在两个隐藏层之间，第二个隐藏层和 output 层之间加入 dropout 后，accuracy 为：84.00% ? 可见本例并不适合用 dropout 的。
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