4.6.dropout
Dropout 法就是训练中传播时随机丢弃一些节点的权重。
仅在训练期间有效,每次前向传播均会重新生成 mask
手动实现
# 先定义一个丢弃层
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.rand(X.shape) > dropout).float()
return mask * X / (1.0 - dropout)
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)
简洁实现
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
# 这里 dropout1 是一个实数
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);