Keras 实现细节——dropout在训练阶段与测试阶段的使用分析

最新推荐文章于 2024-06-29 01:14:34 发布
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本文旨在探讨Keras中Dropout层在训练和测试阶段的使用，通过实验验证Keras采用的是Inverted Dropout方法。实验表明，由于在训练时神经元被按比例缩放，测试阶段无需调整Dropout参数。

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0. 写作目的

通过实验分析keras中Dropout在训练阶段和测试阶段的使用情况。

结论： Keras使用的 Inverted Dropout，因此测试时不需要修改 Dropout中的参数(rate)。

1.  Dropout 的实现方式

Dropout的实现方式有两种。

Dropout:(使用较少， AlexNet使用的是这种Dropout)

       训练阶段：

                  keepProb: 保留该神经元的概率。

                  d3 = np.random.rand( a3.shape[0], a3.shape[1] ) < keepProb

                 a3=a3 * d3 

                 测试阶段： 计算的结果需要乘以keepProb：

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