如何在MXNet中使用channel Dropout (Dropout2d)

MXNet中使用channel Dropout方法
最新推荐文章于 2024-01-13 00:15:28 发布
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本文介绍了如何在MXNet中使用channel Dropout，即Dropout2d功能。在Pytorch中有torch.nn.Dropout2d直接实现，但在MXNet中实现此功能较为复杂。尽管MXNet的Dropout模块不直接支持，但通过设置特定参数可以达到目的。在4维输入（NxCxHxW）的情况下，使用mx.sym.Dropout并正确配置参数，能够实现通道维度的Dropout效果。通过多次执行forward函数，可以验证该方法的有效性。

在很多实际使用场景下，特别是语义分割等输出像素级预测结果的全卷积神经网络中，经常会使用到随机drop特征图维度的操作。在Pytorch中，可以直接使用torch.nn.Dropout2d实现相应功能。然而在MXNet中可能略显麻烦。

查阅MXNet文档并不能直接找到所需的信息，因为Dropout模块被定义为了最基础版本的、随机drop数组中任意元素的功能。唯一可能与需求相关的参数’axes’，其定义过于晦涩，无法理解。
在这里插入图片描述

而在更加“友好”的Gluon文档中，对应模块的解释仍然令人费解。简单查阅文档后仍不知道如何设置该参数。
在这里插入图片描述

为了实现drop某个channel的功能，当输入特征为4维的时候（NxCxHxW），mx.sym.Dropout应该这样使用：

import mxnet as mx
import numpy as np
a=np.array([1,2,3,4,5,6
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