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。

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