class Droupt: def __init__(self,dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio=dropout_ratio self.mask=None def forward(self,x,train_flg=True): if train_flg: self.mask=np.random.rand(*x.shape)>self.dropout_ratio return x*self.mask else: return x*(1.0-self.dropout_ratio) def backward(self,dout): return dout*self.mask

这个类是一个实现了dropout的神经网络层。在初始化时，可以指定dropout的比例，默认为0.5。在前向传播过程中，如果处于训练模式，会生成一个与输入x形状一致的掩码mask，其中元素值大于dropout比例的位置为True，小于等于dropout比例的位置为False。最后将输入x与掩码相乘，实现了随机丢弃一部分神经元的功能。如果处于测试模式，直接将输入x乘以（1.0 - dropout比例）即可。在反向传播过程中，将输出dout与掩码相乘，将被丢弃的神经元对应的梯度置为0。

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class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

class Dropout: """ http://arxiv.org/abs/1207.0580 """ def __init__(self, dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio = dropout_ratio self.mask = None def forward(self, x, train_flg=True): if train_flg: self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio return x * self.mask else: return x * (1.0 - self.dropout_ratio) def backward(self, dout): return dout * self.mask

这是一个Dropout层的类实现。Dropout层是一种正则化技术，可以随机地将该层的一些神经元输出设置为0，从而可以减少模型的过拟合情况。在类的初始化函数中，初始化该层的dropout_ratio参数，即该层的神经元输出设置为0的概率。在前向传播函数中，如果是训练模式，就随机生成一个与输入x相同形状的掩码mask，其中元素值为True的概率为dropout_ratio，然后将输入x与掩码mask相乘得到该层的输出，否则如果是测试模式，就将输入x乘以(1.0 - dropout_ratio)得到该层的输出。在反向传播函数中，将输入的梯度dout乘以掩码mask得到该层的输出梯度。最终返回该层的输出梯度。