浅谈pytorch中的dropout的概率p-巨人网络通讯

最近需要训练一个模型，在优化模型时用了dropout函数，为了减少过拟合。

训练的时候用dropout，测试的时候不用dropout。刚开始以为p是保留神经元的比率，训练设置0.5，测试设置1，loss根本没减小过，全设置成1也是一样的效果，后来就考虑到是不是p设置错了。

上网一搜，果然是的！！！p的含义理解错了！不是保留的，而是不保留的！

具体的代码为：

x2 = F.dropout(x1, p)

x1是上一层网络的输出，p是需要删除的神经元的比例。

当p=0时，保留全部神经元更新。当p=1时，神经元输出的值都为0。

补充：Pytorch--Dropout笔记

dropout常常用于抑制过拟合，pytorch也提供了很方便的函数。但是经常不知道dropout的参数p是什么意思。

在TensorFlow中p叫做keep_prob,就一直以为pytorch中的p应该就是保留节点数的比例，但是实验结果发现反了，实际上表示的是不保留节点数的比例。

看下面的例子：

a = torch.randn(10,1)
>>> tensor([[ 0.0684],
        [-0.2395],
        [ 0.0785],
        [-0.3815],
        [-0.6080],
        [-0.1690],
        [ 1.0285],
        [ 1.1213],
        [ 0.5261],
        [ 1.1664]])

p=0.5

torch.nn.Dropout(0.5)(a)
>>> tensor([[ 0.0000],  
        [-0.0000],  
        [ 0.0000],  
        [-0.7631],  
        [-0.0000],  
        [-0.0000],  
        [ 0.0000],  
        [ 0.0000],  
        [ 1.0521],  
        [ 2.3328]])

p=0

torch.nn.Dropout(0)(a)
>>> tensor([[ 0.0684],
        [-0.2395],
        [ 0.0785],
        [-0.3815],
        [-0.6080],
        [-0.1690],
        [ 1.0285],
        [ 1.1213],
        [ 0.5261],
        [ 1.1664]])

p=1

torch.nn.Dropout(0)(a)
>>> tensor([[0.],  
        [-0.], 
        [0.],  
        [-0.], 
        [-0.], 
        [-0.], 
        [0.],  
        [0.],  
        [0.],  
        [0.]])

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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