pytorch 入门 - L1,L2正则，Dropout

Dropout

dropout 主要用于解决训练过程中模型出现过拟合的问题。在模型训练过程中，当训练集上的正确率很高，但验证集上的正确率很低时，即发生了过拟合。解决过拟合的方法有很多，例如利用集成学习的方法，训练多个模型进行组合；减少网络训练的层数；提前终止训练等。此外，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。

dropout 简介

（以下参考深度学习中Dropout原理解析）
dropout可解决模型的过拟合问题，其原理是在模型训练的每个批次中，随机的让一半的隐层节点值变为0，这种做法可以让隐层节点之间的相互作用变弱（隐层之间的相互作用是指 某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用）。

总而言之，就是在前向传播的过程中，以概率P让某个神经元失活，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，用图片表示上述过程：

dropout具体工作流程

首先，定义一个标准的神经网络模型；
使用dropout之后，过程变成如下：
1.随机删掉网络中的一半的隐藏神经元（备份被删除的神经元参数）；
2.将输入的x通过修改后的网络做前向传播，得到的损失函数做反向传播；一小批训练样本执行这个过程之后，利用梯度下降法更新没有被删除的神经元参数。
3.恢复被删除的神经元，即被删除的神经元参数保持原样（回复备份的参数）；
4.重复上述过程

dropout 数学表达

由于dropout在训练时是随机将隐藏层节点设置为0的，所以在前向计算时需要添加一个概率流程。

上述为标准网络和dropout网络前向计算的流程，其中$y_i^{(l)}$为这一隐藏层的输入，$w_i^{(l+1)}$是权重向量，$b_i^{(l+1)}$是偏倚项，$r_j(l$