【深度學習】Drop out

阿新 • • 發佈：2018-11-07

來源：Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

1. 原理

在每個訓練批次的前向傳播中，以概率p保留部分神經元。目的是：簡化神經網路的複雜度，降低過擬合風險。

$\small \\Z_{l+1} = W\cdot A_{l} + b \\A_{l+1} = f(Z_{l+1}) \\\Rightarrow \\r_{l} \sim Bernoulli(p) \\ \~A_{l} = r_{l} * A_{l} \\Z_{l+1} = W\cdot \~A_{l} + b \\A_{l+1} = f(Z_{l+1})$

根據保留概率p計算一個概率向量r（[1,0,1,0,0,1,1....]）, 然後保留部分節點。

2. 注意點

因為dropout一般只使用在訓練時，而測試時所有的神經元都會保留。為了使訓練和測試時對應，可以有以下兩種方法：

1）測試時：在每個神經元對應的權重w需乘以p，即 $\small w = p \~w$ 。（原理：訓練時dropout後的期望： $\small p\cdot x + (1-p)0$ , 為了使測試時期望與之對應，需給w乘以p。）

2）inverted dropout, 訓練時：將dropout後保留下來的神經元權重乘以1/p，稱作懲罰項。這樣訓練時權重擴大，測試時不需要再乘以p以縮小。

3. 常用值

dropout一般取0.5.

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