文章目录
- 理论
- dropout
- DropPath
- 代码
- 问题：dropout中为什么要除以 keep_prob?
在vit的代码中看到了DropPath，想知道DropPath与nn.Dropout()有什么区别，于是查阅相关资料记录一下。
理论
dropout
dropout是最早的用于解决过拟合的方法，是所有drop类方法的大前辈。dropout在12年被Hinton提出，并且在《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》工作AlexNet中使用到了dropout。
原理 ：在前向传播的时候，让某个神经元激活以概率1-keep_prob（0<p<1）停止工作。
功能 ： 这样可以让模型泛化能力更强，因为其不会过于依赖某些局部的节点。训练阶段以keep_prob的概率保留，以1-keep_prob的概率关闭；测试阶段所有的神经元都不关闭，但是对训练阶段应用了dropout的神经元，输出值需要乘以keep_prob。
注意：dropout现在一般用于全连接层。卷积层一般不使用Dropout，而是使用BN来防止过拟合，而且卷积核还会有relu等非线性函数，降低特征直接的关联性。
DropPath
DropPath于论文《FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals(ICLR2017)》中与FractalNet一起提出。
原理 ：字如其名，DropPath将深度学习网络中的多分支结构随机删除。
功能 ：一般可以作为正则化手段加入网络，但是会增加网络训练的难度。尤其是在NAS问题中，如果设置的drop_prob过高，模型甚至有可能不收敛。
代码
import torch
import torch.nn as nn
def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False):
if drop_prob == 0. or not training: # drop_prob废弃率=0，或者不是训练的时候，就保持原来不变
return x
keep_prob = 1 - drop_prob # 保持率
shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1) # (b, 1, 1, 1) 元组 ndim 表示几维，图像为4维
random_tensor = keep_prob + torch.rand(shape, dtype=x.dtype, device=x.device) # 0-1之间的均匀分布[2,1,1,1]
random_tensor.floor_() # 下取整从而确定保存哪些样本 总共有batch个数
output = x.div(keep_prob) * random_tensor # 除以 keep_prob 是为了让训练和测试时的期望保持一致
# 如果keep，则特征值除以 keep_prob；如果drop，则特征值为0
return output # 与x的shape保持不变
class DropPath(nn.Module):
def __init__(self, drop_prob=None):
super(DropPath, self).__init__()
self.drop_prob = drop_prob
def forward(self, x):
return drop_path(x, self.drop_prob, self.training)
if __name__ == '__main__':
input = torch.randn(3, 2, 2, 3)
drop1 = DropPath(drop_prob=0.4) # 实例化
drop2 = nn.Dropout(p=0.4)
out1 = drop1(input)
out2 = drop2(input)
print(input)
print(out1)
print(out2)
print(out1.shape, out2.shape)
结果如下：
tensor([[[[-0.4603, -0.2193, 0.7828], # 这是input
[-0.4790, -0.3336, 1.3353]],
[[-0.4309, -0.6019, -0.4993],
[ 0.2313, 0.7210, -0.2553]]],
[[[ 0.0653, -0.4787, 0.6238],
[ 1.4323, 1.0883, -0.6952]],
[[ 0.0912, 0.8802, -0.6991],
[ 0.7248, -0.9305, 0.2832]]],
[[[ 0.0923, 0.4770, 0.5671],
[ 1.2669, 0.4013, 0.3464]],
[[ 0.8646, -0.3866, -0.8333],
[-1.1507, 1.4823, 0.1255]]]])
tensor([[[[-0.7672, -0.3655, 1.3047], # 这是DropPath
[-0.7984, -0.5560, 2.2255]],
[[-0.7181, -1.0032, -0.8322],
[ 0.3855, 1.2016, -0.4255]]],
[[[ 0.0000, -0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.0000, -0.0000]],
[[ 0.0000, 0.0000, -0.0000],
[ 0.0000, -0.0000, 0.0000]]],
[[[ 0.1539, 0.7949, 0.9452],
[ 2.1115, 0.6688, 0.5773]],
[[ 1.4411, -0.6444, -1.3888],
[-1.9179, 2.4706, 0.2092]]]])
tensor([[[[-0.7672, -0.0000, 0.0000], # 这是nn.Dropout
[-0.7984, -0.5560, 2.2255]],
[[-0.0000, -1.0032, -0.8322],
[ 0.0000, 1.2016, -0.4255]]],
[[[ 0.0000, -0.7979, 1.0397],
[ 2.3872, 0.0000, -0.0000]],
[[ 0.0000, 0.0000, -1.1652],
[ 0.0000, -1.5509, 0.4720]]],
[[[ 0.1539, 0.0000, 0.9452],
[ 2.1115, 0.0000, 0.5773]],
[[ 1.4411, -0.6444, -1.3888],
[-1.9179, 0.0000, 0.0000]]]])
torch.Size([3, 2, 2, 3]) torch.Size([3, 2, 2, 3])
我们看input第一个数是-0.4603，keep_prob是1-drop_prob=0.6，-0.4603/0.6=-0.7672，而两个out中的第一个数均为-0.7672，说明两种方法均有把保留的数值除以keep_prob。
此外，可以看到，DropPath的输出中，是随机将一个batch中所有的神经元均设置为0。而在dropout中，是每个batch中随机选择概率为p的神经元设置为0。下面展示在两个输出中的一个batch的结果，看一下区别：
补充一下DropPath在vit中的调用：
self.drop_path = DropPath(drop_path_ratio) if drop_path_ratio > 0. else nn.Identity()
x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
问题：dropout中为什么要除以 keep_prob?
为了保证使用dropout的神经元输出激活值的期望值与不使用时一致，结合概率论的知识来具体看一下：假设一个神经元的输出激活值为。在不使用drop_path的情况下，其输出期望值为
。如果使用了drop_path，神经元就可能有保留和关闭两种状态，把它看作一个离散型随机变量，它就符合概率论中的0-1分布，其输出激活值的期望变为
，此时若要保持期望与不使用drop_path时一致，就需要除以
。
参考资料：
https://www.cnblogs.com/dan-baishucaizi/p/14703263.html#bottom
https://www.cnblogs.com/pprp/p/14815168.html
https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/125670154
https://blog.csdn.net/wuli_xin/article/details/127266407
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