nn.Dropout、DropPath的理解与pytorch代码-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了nn.Dropout、DropPath的理解与pytorch代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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：

nn.dropout,pytorch,人工智能

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 $a$ 。在不使用drop_path的情况下，其输出期望值为 $a$ 。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 $p * a + (1 - p) * 0 = p a$ ，此时若要保持期望与不使用drop_path时一致，就需要除以 $p$ 。

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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-621022.html

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