【PyTorch 深度学习】5.PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout

1.Dropout原理

Droupout是指在深度网络的训练中，以一定的概率随机地“临时丢弃”一部分神经元。
具体来讲，Dropout作用于每份小批量训练数据，由于其随机丢弃部分神经元的机制，相当于每次迭代都在训练不同结构的神经网络。类似于Bagging方法，dropout可被认为是一种实用的大规模深度神经网络的模型集成算法。
Dropout的具体实现中，要求某个神经元节点激活值以一定的概率p被“丢弃”，即该神经元暂时停止工作。对于任意神经元，每次训练中都与一组随机挑选的不同的神经元集合共同进行优化，这个过程会减弱全体神经元之间的联合适应性，减少过拟合的风险，增加泛化能力。
在训练时，随机选出隐藏层的神经元，然后将其删除。被删除的神经元不再进行信号的传递，训练时，每传递一次数据，就会随机选择要删除的神经元。然后，测试时，虽然会传递所有的神经元信号，但是对于各个神经元的输出，要乘上训练时的删除比例后再输出。

2 实现L1、L2正则化

参考：
https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/88426648
正则化的类：

class Regularization(torch.nn.Module):
    def __init__(self,model,weight_decay,p=2):
        '''
        :param model 模型
        :param weight_decay:正则化参数
        :param p: 范数计算中的幂指数值，默认求2范数,
                  当p=0为L2正则化,p=1为L1正则化
        '''
        super(Regularization, self).__init__()
        if weight_decay <= 0:
            print("param weight_decay can not <=0")
            exit(0)
        self.model=model
        self.weight_decay=weight_decay
        self.p=p
        self.weight_list=self.get_weight(model)
        self.weight_info(self.weight_list)
 
    def to(self,device):
        '''
        指定运行模式
        :param device: cude or cpu
        :return:
        '''
        self.device=device
        super().to(device)
        return self
 
    def forward(self, model):
        self.weight_list=self.get_weight(model)#获得最新的权重
        reg_loss = self.regularization_loss(self.weight_list, self.weight_decay, p=self.p)
        return reg_loss
 
    def get_weight(self,model):
        '''
        获得模型的权重列表
        :param model:
        :return:
        '''
        weight_list = []
        for name, param in model.named_parameters():
            if 'weight' in name:
                weight = (name, param)
                weight_list.append(weight)
        return weight_list
 
    def regularization_loss(self,weight_list, weight_decay, p=2):
        '''
        计算张量范数
        :param weight_list:
        :param p: 范数计算中的幂指数值，默认求2范数
        :param weight_decay:
        :return:
        '''
        # weight_decay=Variable(torch.FloatTensor([weight_decay]).to(self.device),requires_grad=True)
        # reg_loss=Variable(torch.FloatTensor([0.]).to(self.device),requires_grad=True)
        # weight_decay=torch.FloatTensor([weight_decay]).to(self.device)
        # reg_loss=torch.FloatTensor([0.]).to(self.device)
        reg_loss=0
        for name, w in weight_list:
            l2_reg = torch.norm(w, p=p)
            reg_loss = reg_loss + l2_reg
 
        reg_loss=weight_decay*reg_loss
        return reg_loss
 
    def weight_info(self,weight_list):
        '''
        打印权重列表信息
        :param weight_list:
        :ret