理解神经网络中的Dropout

dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

过拟合是深度神经网(DNN)中的一个常见问题:模型只学会在训练集上分类,这些年提出的许多过拟合问题的解决方案,其中dropout具有简单性而且效果也非常良好。

算法概述

我们知道如果要训练一个大型的网络,而训练数据很少的话,那么很容易引起过拟合,一般情况我们会想到用正则化、或者减小网络规模。然而Hinton在2012年文献:《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了,在每次训练的时候,随机让一半的特征检测器停过工作,这样可以提高网络的泛化能力,Hinton又把它称之为dropout。

理解神经网络中的Dropout

第一种理解方式是,在每次训练的时候使用dropout,每个神经元有百分之50的概率被移除,这样可以使得一个神经元的训练不依赖于另外一个神经元,同样也就使得特征之间的协同作用被减弱。Hinton认为,过拟合可以通过阻止某些特征的协同作用来缓解。

第二种理解方式是,我们可以把dropout当做一种多模型效果平均的方式。对于减少测试集中的错误,我们可以将多个不同神经网络的预测结果取平均,而因为dropout的随机性,我们每次dropout后,网络模型都可以看成是一个不同结构的神经网络,而此时要训练的参数数目却是不变的,这就解脱了训练多个独立的不同神经网络的时耗问题。在测试输出的时候,将输出权重除以二,从而达到类似平均的效果。

需要注意的是如果采用dropout,训练时间大大延长,但是对测试阶段没影响。

带dropout的训练过程

而为了达到ensemble的特性,有了dropout后,神经网络的训练和预测就会发生一些变化。在这里使用的是dropout以pp的概率舍弃神经元

训练层面

理解神经网络中的Dropout

对应的公式变化如下如下:

没有dropout的神经网络

理解神经网络中的Dropout

有dropout的神经网络
理解神经网络中的Dropout

无可避免的,训练网络的每个单元要添加一道概率流程。

测试层面

预测的时候,每一个单元的参数要预乘以p。

理解神经网络中的Dropout

除此之外还有一种方式是,在预测阶段不变,而训练阶段改变。

Inverted Dropout的比例因子是1/1−p

理解神经网络中的Dropout

关于这个比例我查了不少资料,前面的是论文的结论;后面是keras源码中dropout的实现。有博客写的公式不一致,我写了一个我觉得是对的版本。

Dropout与其它正则化

Dropout通常使用L2归一化以及其他参数约束技术。正则化有助于保持较小的模型参数值。

理解神经网络中的Dropout

使用Inverted Dropout后,上述等式变为:
理解神经网络中的Dropout

可以看出使用Inverted Dropout,学习率是由因子q=1−pq=1−p进行缩放 。由于q在[0,1]之间,ηη和q之间的比例变化:
理解神经网络中的Dropout

参考文献将q称为推动因素,因为其能增强学习速率,将r(q)称为有效的学习速率。

有效学习速率相对于所选的学习速率而言更高:基于此约束参数值的规一化可以帮助简化学习速率选择过程。

https://arxiv.org/pdf/1207.0580.pdf
http://www.cs.toronto.edu/~nitish/msc_thesis.pdf
https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/JMLRdropout.pdf
https://www.nvidia.cn/content/tesla/pdf/machine-learning/imagenet-classi...

本文转自:CSDN - SuPhoebe,转载此文目的在于传递更多信息,版权归原作者所有。

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