普通dropout的drop_prob这个参数什么意思

在深度学习中，Dropout 是一种用于减少过拟合的技术。Dropout 通过随机断开神经网络中的一些连接来减少神经元之间的依赖性，从而降低模型的过拟合程度。在使用 Dropout 时，需要指定一个 drop_prob 参数，该参数指定了断开连接的比例。换句话说，drop_prob 参数决定了每个神经元在训练过程中以多大的概率被“掐死”，即被随机断开连接。例如，如果 drop_prob 的值为 0.5，那么每个神经元在训练过程中以 50% 的概率被随机断开连接。

相关问题

drop_prob一般设置多少

在实际使用中，Dropout 的 drop_prob 通常被设置为一个较小的值，一般在 0.2 到 0.5 之间。这个值的大小会影响 Dropout 的效果，通常情况下，如果模型过拟合，可以适当增大 drop_prob 的值，如果模型欠拟合，可以适当减小 drop_prob 的值。

另外需要注意的是，对于不同的网络结构和任务，最佳的 drop_prob 值可能不同。因此，在实践中，一般需要进行一定的调参来确定最佳的 drop_prob 值。

def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False, scale_by_keep: bool = True): """Drop paths (Stochastic Depth) per sample (when applied in main path of residual blocks). This is the same as the DropConnect impl I created for EfficientNet, etc networks, however, the original name is misleading as 'Drop Connect' is a different form of dropout in a separate paper... See discussion: https://github.com/tensorflow/tpu/issues/494#issuecomment-532968956 ... I've opted for changing the layer and argument names to 'drop path' rather than mix DropConnect as a layer name and use 'survival rate' as the argument. """ if drop_prob == 0. or not training: return x keep_prob = 1 - drop_prob shape = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1) # work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets random_tensor = x.new_empty(shape).bernoulli_(keep_prob) if keep_prob > 0.0 and scale_by_keep: random_tensor.div_(keep_prob) return x * random_tensor

这段代码是一个用于实现Stochastic Depth（随机深度）的函数。Stochastic Depth是一种在残差网络主路径中应用的路径丢弃技术。

函数的输入参数包括：
- `x`：输入张量。
- `drop_prob`：丢弃概率，用于控制丢弃的路径比例。
- `training`：是否处于训练模式，用于控制是否应用路径丢弃。
- `scale_by_keep`：是否根据保留概率进行缩放。

函数的返回值是经过路径丢弃处理后的张量。

具体实现中，首先判断`drop_prob`是否为0或者是否处于非训练模式，如果是，则直接返回输入张量`x`，不进行路径丢弃操作。

然后，计算保留概率`keep_prob`，即1减去丢弃概率`drop_prob`。

接着，根据输入张量`x`的形状创建一个与其相同形状的随机张量`random_tensor`，其中的元素服从伯努利分布，并且取值为1的概率为保留概率`keep_prob`。

如果保留概率大于0且`scale_by_keep`为True，则对随机张量进行缩放，将其除以保留概率`keep_prob`。

最后，将输入张量`x`与随机张量`random_tensor`相乘，得到经过路径丢弃处理后的张量，并返回。

总的来说，这段代码实现了Stochastic Depth中的路径丢弃操作，可以根据丢弃概率在训练过程中随机丢弃一部分路径，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力。