在matlab中如何体现dropout保留率

在 MATLAB 中，你可以使用 `dropoutLayer` 函数来实现 dropout 层。这个函数的第二个参数是 dropout 的保留率（即丢弃的输入比例），默认值为 0.5。如果你想要更改保留率，可以像这样设置：

dropoutLayer(0.2)

这将创建一个 dropout 层，其中输入的 20% 将被随机丢弃。你可以将这个 dropout 层添加到你的神经网络中，例如：

layers = [
    fullyConnectedLayer(100)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

这个网络有一个全连接层、一个 ReLU 层、一个 dropout 层、一个全连接层、一个 softmax 层和一个分类层。其中 dropout 层的保留率为 0.2。

相关问题

matlab中dropout保留率的代码

在 MATLAB 中实现 dropout 的代码如下：

function [output, mask] = dropout(input, keep_prob)
% input: 输入数据，维度为(m, n)，m为样本数，n为特征数
% keep_prob: 保留率，取值范围为[0, 1]
% output: 经过dropout后的输出数据，维度为(m, n)
% mask: dropout掩码，记录了哪些特征被丢弃了，维度为(m, n)

% 计算掩码
mask = rand(size(input)) < keep_prob;
% 保留率为0时，直接输出原始数据
if keep_prob == 0
    output = input;
else
    % 对输入数据进行dropout
    output = input .* mask / keep_prob;
end
end

在这个函数中，输入数据 `input` 的维度为 `(m, n)`，其中 `m` 表示样本数，`n` 表示特征数。`keep_prob` 是保留率，取值范围为 `[0, 1]`。函数返回经过 dropout 处理后的输出数据 `output`，以及 dropout 掩码 `mask`。

在实现中，我们先生成一个与输入数据相同大小的随机矩阵 `mask`，其中每个元素都是 $0$ 或 $1$，概率为 `keep_prob`。然后将输入数据 `input` 与 `mask` 对应相乘，再除以 `keep_prob`，即可得到经过 dropout 处理后的输出数据 `output`。最后将 `mask` 返回，以便在后续的训练过程中使用。

MATLAB中如何实现Dropout

在MATLAB中，可以使用`dropoutLayer()`函数来实现Dropout操作。以下是一个简单的例子：

layers = [
    fullyConnectedLayer(10)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(5)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

在上面的例子中，我们创建了一个具有Dropout层的神经网络。`dropoutLayer(0.5)`表示随机删除50％的输入数据。在训练期间，Dropout会随机删除一些输入数据来减少过拟合。此外，我们还配置了其他选项，如优化器和学习率。

需要注意的是，在测试和预测阶段，我们不需要Dropout。因此，我们需要使用`dropoutLayer()`函数的`'inference'`模式来指定在测试和预测阶段应该保留多少输入数据。例如：

net = loadTrainedNetwork('myTrainedNetwork.mat');
net.Layers(3).Mode = 'inference'; % 指定第三个层为'inference'模式