动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -深度学习基础-11暂退法Dropout

11暂退法`Dropout`

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#Dropout 是一种正则化技术，主要用于防止过拟合，
#通过在训练过程中随机丢弃神经元来提高模型的泛化能力。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
import liliPytorch as lp

def dropout_layer(X, dropout):
    assert 0 <= dropout <= 1

    #该情况下，所有元素都被丢弃
    if dropout == 1:
        return torch.zeros_like(X)
    
    #该情况下所有元素都被保留
    if dropout == 0:
        return X
 
    mask = (torch.rand(X.shape) > dropout).float()
    """
    生成一个与 X 形状相同的掩码张量 mask。torch.rand(X.shape) 生成一个元素值在 [0, 1) 范围内的均匀分布的随机张量。
    mask 中的每个元素与 dropout 进行比较，若大于 dropout 则为 1（保留），否则为 0（丢弃）。最后将布尔值转换为浮点数。
    """
    #将 mask 和 X 元素逐位相乘，以应用掩码效果，即丢弃部分神经元。
    #为了保持输出的期望值不变，结果除以 (1.0 - dropout) 进行缩放补偿。
    return mask * X / (1.0 - dropout)


#测试dropout_layer函数
X= torch.arange(16, dtype = torch.float32).reshape((2, 8))
print(X)
print(dropout_layer(X, 0.))
print(dropout_layer(X, 0.5))
print(dropout_layer(X, 1.))
"""
tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.],
        [ 8.,  9., 10., 11., 12., 13., 14., 15.]])
tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.],
        [ 8.,  9., 10., 11., 12., 13., 14., 15.]])
tensor([[ 0.,  0.,  4.,  6.,  0.,  0., 12.,  0.],
        [16.,  0., 20.,  0.,  0., 26., 28.,  0.]])
tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

"""
num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 256, 256

dropout1, dropout2 = 0.2, 0.5
#dropout1：第一个隐藏层之后的 dropout 比例为 20%。
#dropout2：第二个隐藏层之后的 dropout 比例为 50%。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2,
                 is_training = True):
        super(Net, self).__init__()
        self.num_inputs = num_inputs
        self.training = is_training
        self.lin1 = nn.Linear(num_inputs, num_hiddens1)
        self.lin2 = nn.Linear(num_hiddens1, num_hiddens2)
        self.lin3 = nn.Linear(num_hiddens2, num_outputs)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, X):
        #将输入张量X重塑为 (batch_size, num_inputs) 的形状。
        H1 = self.relu(self.lin1(X.reshape((-1, self.num_inputs))))
        # 只有在训练模型时才使用dropout
        if self.training == True:
            # 在第一个全连接层之后添加一个dropout层
            H1 = dropout_layer(H1, dropout1)
        H2 = self.relu(self.lin2(H1))
        if self.training == True:
            # 在第二个全连接层之后添加一个dropout层
            H2 = dropout_layer(H2, dropout2)
        out = self.lin3(H2)
        return out

net = Net(num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2)

num_epochs, lr, batch_size = 10, 0.5, 256
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
# lp.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
# d2l.plt.show() 

#Dropout 简洁实现
net = nn.Sequential(
    nn.Flatten(),#它会将多维的输入张量展平成一维。
    nn.Linear(784,256),
    nn.ReLU(),

    #在第一个全连接层之后添加一个dropout层
    nn.Dropout(dropout1),
    nn.Linear(256,256),
    nn.ReLU(),

    #在第二个全连接层后添加一个dropout层
    nn.Dropout(dropout2),
    nn.Linear(256,10)
)

#函数接受一个参数 m，通常是一个神经网络模块（例如，线性层，卷积层等）
def init_weights(m):
#这行代码检查传入的模块 m 是否是 nn.Linear 类型，即线性层（全连接层）
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight,std=0.01)
#m.weight 是线性层的权重矩阵。
#std=0.01 指定了初始化权重的标准差为 0.01，表示权重将从均值为0，标准差为0.01的正态分布中随机采样。

#model.apply(init_weights) 会遍历模型的所有模块，并对每个模块调用 init_weights 函数。
#如果模块是 nn.Linear 类型，则初始化它的权重。
net.apply(init_weights)

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr = lr)
lp.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
d2l.plt.show()

运行结果：

python 复制代码

epoch: 1,train_loss: 1.1632388224283854,train_acc: 0.55005,test_acc: 0.7137
<Figure size 350x250 with 1 Axes>
epoch: 2,train_loss: 0.5765969015757243,train_acc: 0.7862833333333333,test_acc: 0.7971
<Figure size 350x250 with 1 Axes>
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epoch: 4,train_loss: 0.46441060066223144,train_acc: 0.8299666666666666,test_acc: 0.837
<Figure size 350x250 with 1 Axes>
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<Figure size 350x250 with 1 Axes>
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<Figure size 350x250 with 1 Axes>
epoch: 10,train_loss: 0.3473748308181763,train_acc: 0.8719333333333333,test_acc: 0.85