pytorch的dropout

PyTorch中的dropout是一种正则化技术，可以在训练神经网络时减少过拟合。dropout通过在训练期间随机丢弃一些神经元来实现这一点，从而防止神经元之间的协同适应。具体来说，dropout将每个神经元的输出乘以一个二进制随机变量，该变量在训练期间为1-p，其中p是dropout概率，在测试期间为1。这样，dropout可以被视为在训练期间对神经网络进行了集成，因为它可以防止任何单个神经元过度依赖于其他神经元。

下面是一个使用PyTorch实现dropout的例子，其中dropout_layer函数以dropout的概率丢弃张量输入X中的元素，并将剩余部分重新缩放：将剩余部分除以1.0-dropout。

import torch

def dropout_layer(X, dropout):
    assert 0 <= dropout <= 1
    # 在本情况中，所有元素都被丢弃
    if dropout == 1:
        return torch.zeros_like(X)
    # 在本情况中，所有元素都被保留
    if dropout == 0:
        return X
    mask = (torch.rand(X.shape) > dropout).float()
    return mask * X / (1.0 - dropout)

# 以下是几个例子来测试dropout_layer函数
# 我们将输入X通过dropout操作，dropout概率分别为0、0.5和1。
X = torch.arange(16, dtype=torch.float32).reshape((2, 8))
print(X)
print(dropout_layer(X, 0.))
print(dropout_layer(X, 0.5))
print(dropout_layer(X, 1.))