PyTorch1.0实现L1,L2正则化及Dropout (附dropout原理的python实现)_百度...
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dropout是一种神经网络正则化方法，旨在通过在训练过程中随机失活一部分神经元来防止过拟合。它在训练时，让神经元以特定概率激活或被置零，形成对完整网络的随机子集采样。测试阶段，所有神经元激活，但输出乘以失活概率。这样，相当于对众多子网络进行模型集成，计算平均预测结果。
PyTorch提供optimizer中的L2正则化功能，通过在损失函数中加入$\frac{1}{2} \lambda \omega^{2}$项，对权重进行惩罚。L1正则化则通过增加λ|ω|项，促使权重向量变得稀疏，使用重要输入数据的子集，减少对噪音输入的影响。实践上，L2正则化通常优于L1，因为它倾向于分散的小数值权重。选择λ时，需要根据具体情况尝试，一般初始可设置为1e-4或1e-3。
PyTorch实现L2正则化时，optimizer参数weight_decay即对应正则项，其默认值为0。而L1正则化需手动实现。
在PyTorch中，可利用某些optimizer优化器，如Adam、SGD等，实现dropout功能。通过在训练过程中调整权重，有效控制过拟合。实践表明，数据量小，更易于凸显过拟合问题，因此在构建神经网络时，合理应用dropout，有助于提高模型泛化能力。
对于dropout的numpy实现，参考斯坦福大学CS231n课程笔记，提出了一种改进方法，即反向随机失活（inverted dropout）。该方法在训练时对激活数据进行数值范围调整，使前向传播在测试时保持不变，确保预测代码一致性，无论是否使用随机失活，预测结果均可稳定输出。
总结，dropout作为神经网络正则化策略，通过在训练中随机失活部分神经元，有效防止过拟合，提高模型泛化能力。在PyTorch中，通过optimizer实现L2正则化，手动实现L1正则化，以及利用某些优化器内置的dropout功能，实现模型训练与优化。反向随机失活方法进一步优化了dropout在测试阶段的应用，确保代码的通用性与预测结果的一致性。
