使用Dropout大幅优化PyTorch模型，实现图像识别

大家好，在机器学习模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络时，过拟合具体表现在模型训练数据损失函数较小，预测准确率较高，但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发生，在一定程度上达到正则化的效果。

1.机器学习中的Dropout正则化

Dropout正则化是机器学习领域中一种有效的技术，通过随机丢弃神经网络中的某些单元，实现对多个不同网络架构的并行训练。

这种方法对于减少模型在训练过程中的过拟合现象非常关键，有助于提升模型的泛化能力。

深度网络

2.在PyTorch模型中集成Dropout

要在PyTorch模型中加入Dropout正则化，可以使用torch.nn.Dropout类来实现。这个类需要一个Dropout率作为输入参数，表示神经元被关闭的可能性，这可以应用于任何非输出层。

self.dropout = nn.Dropout(0.25)

3.观察Dropout对模型性能的影响

为了研究Dropout的效果，这里将训练一个用于图像分类的模型。最初，训练一个经过正则化的网络，然后是一个没有Dropout正则化的网络。两个模型都将在Cifar-10数据集上训练8个周期。

步骤1：首先，将导入需要实现网络的依赖项和库。

import torch
from torch import nn
from torch import optim
from torch.nn import functional as F
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

步骤2：将加载数据集并准备数据加载器。

BATCH_SIZE = 32

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data", train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_SIZE,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data", train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=BATCH_SIZE,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

CLASS_NAMES = ("plane", "car", "bird", "cat",
               "deer", "dog", "frog", "