深度学习-Dropout详解_深度学习dropout

前言

Dropout是深度学习中被广泛的应用到解决模型过拟合问题的策略，相信你对Dropout的计算方式和工作原理已了如指掌。这篇文章将更深入的探讨Dropout背后的数学原理，通过理解Dropout的数学原理，我们可以推导出几个设置丢失率的小技巧，通过这篇文章你也将对Dropout的底层原理有更深刻的了解。同时我们也将对Dropout的几个改进进行探讨，主要是讨论它在CNN和RNN中的应用以及它的若干个经典的变种。

1、什么是Dropout

1. 没有添加Dropout的网络是需要对网络的每一个节点进行学习的，而添加了Dropout之后的网络层只需要对该层中没有被Mask掉的节点进行训练，如图1所示。Dropout能够有效缓解模型的过拟合问题，从而使得训练更深更宽的网络成为可能。
   下图中左侧是普通的两层MLP(多层感知机网络),右侧是添加了Dropout之后的网络结构
   
   在Dropout之前，正则化是主要的用来缓解模型过拟合的策略，例如l1正则和l2正则。但是它们并没有完全解决模型的过拟合问题，原因就是网络中存在co-adaption（共适应）问题。所谓co-adaption，是指网络中的一些节点会比另外一些节点有更强的表征能力。这时，随着网络的不断训练，具有更强表征能力的节点被不断的强化，而更弱的节点则不断弱化直到对网络的贡献可以忽略不计。这时候只有网络中的部分节点才会被训练，浪费了网络的宽度和深度，进而导致模型的效果上升收到限制。而Dropout的提出解决了co-adaption问题，从而使得训练更宽的网络成为可能。

2、Dropout的数学原理

图2是一个线性的神经网络，它的输出是输入的加权和，表示为式(1)。这里我们只考虑最简单的线性激活函数，这个原理也适用于非线性的激活函数，只是推导起来更加复杂。

对于图2的无Dropout的网络，它的误差可以表示为式(2)，其中 $t$ 是目标值。

(2)式之所以使用 $w^{‘}$是为了找到之后要介绍的加入Dropout的网络的关系，其中 $w^{‘}=pw$ 。那么(2)可以表示为式(3)。

关于$w_i$的导数表示为（4）

当我们向图2中添加Dropout之后，它的误差表示为式(5)。
是丢失率，它服从伯努利分布，即它有 $p$的概率值为 1， $1-p$ 的概率值为0 。

它关于$w_i$的导数表示为（6）

3、Dropout是一个正则网络

通过上面的分析我们知道最小化含有Dropout网络的损失等价于最小化带有正则项的普通网络，如式(8)。

也就是说当我们对式(8)的 $w_i$ 进行求偏导，会得到(4)式的带有Dropout网络对$w_i$ 的求偏导相同的结果。因此可以得到使用Dropout的几个技巧：

1.当丢失率为0.5 时，Dropout会有最强的正则化效果。因为 p(1-p)在 p=0.5时取得最大值。
2. 丢失率的选择策略：在比较深的网络中，使用 0.5的丢失率是比较好的选择，因为这时Dropout能取到最大的正则效果；在比较浅层的网络中，丢失率应该低于 0.2，因为过多的丢失率会导致丢失过多的输入数据对模型的影响比较大；不建议使用大于 0.5的丢失率，因为它在丢失过多节点的情况下并不会取得更好的正则效果。
3. 在测试时需要将使用丢失率对 $w$进行缩放：基于前面 $w^{‘}=pw$的假设，我们得知无Dropout的网络的权值相当于对Dropout的网络权值缩放了 1-p倍。在含有Dropout的网络中，测试时不会丢弃节点，这相当于它是一个普通网络，因此也需要进行 1-p倍的缩放。

4、CNN的Dropout

不同于MLP的特征层是一个特征向量，CNN的Feature Map是一个由宽，高，通道数组成的三维矩阵。按照传统的Dropout的理论，它丢弃的应该是Feature Map上的若干个像素点，但是思想方法在CNN中并不是十分奏效的，一个重要的原因便是临近像素点之间的相似性。因为他们不仅在输入的值上非常接近，而且他们拥有相近的邻居，相似的感受野以及相同的卷积核。因此Dropout在CNN上也有很多优化。

在CNN中，我们可以以通道为单位来随机丢弃，这样可以增加其它通道的建模能力并减轻通道之间的共适应问题，这个策略叫做Spatial Dropout [6]。我们也可以随机丢弃Feature Map中的一大块区域，来避免临近像素的互相补充，这个方法叫做DropBlock[7]。还有一个常见的策略叫做Max-pooling Dropout [8]，它的计算方式是在执行Max-Pooling之前，将窗口内的像素进行随机mask，这样也使的窗口内较小的值也有机会影响后面网络的效果。Spatial Dropout，DropBlock和Max-Pooling Dropout的可视化如图3所示。

5、Dropout的变种

5.1 高斯Dropout

在传统的Dropout中，每个节点以 1-p的概率被mask掉。反应到式(5)中，它表示为使用权值乘以
服从伯努利分布。式(5)相当于给每个权值一个伯努利的Gate，如图4所示。
Dropout可以看做给每个权值添加一个伯努利的gate
如果将图4中的伯努利gate换成高斯gate，那么此时得到的Dropout便是高斯Dropout，如图5所示。在很多场景中，高斯Dropout能够起到等价于甚至高于普通Dropout的效果。
高斯Dropout

在使用高斯Dropout时，因为激活值保持不变，因此高斯Dropout在测试时不需要对权重进行缩放。因为在高斯Dropout中，所有节点都参与训练，这样对提升训练速度也有帮助。在高斯Dropout中，每个节点可以看做乘以了p(1-p) ，这相当于增熵，而Dropout丢弃节点的策略相当于减熵。在Srivastava等人的论文中，他们指出增熵是比减熵更好的策略，因此高斯Dropout会有更好的效果。

6、总结

在这篇文章中我们对Dropout背后的数学原理进行了深入的分析，从而得出了“Dropout是一个正则方法”的背后原理，通过对Dropout的数学分析，我们还得出了使用Dropout的几个技巧：
丢失率设置为 0.5时会取得最强的正则化效果；
不建议使用大于 0.5的丢失率。

详细参考：https://www.zhihu.com/people/yan-liu-43/posts