Tensorflow中的dropout的使用方法
Hinton在论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》中提出了Dropout。Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。
tf.nn.dropout
defdropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None):
其中，x为浮点类型的tensor，keep_prob为浮点类型的scalar，范围在(0,1]之间，表示x中的元素被保留下来的概率，noise_shape为一维的tensor（int32类型），表示标记张量的形状（representingtheshapeforrandomlygeneratedkeep/dropflags），并且noise_shape指定的形状必须对x的形状是可广播的。如果x的形状是[k,l,m,n]，并且noise_shape为[k,l,m,n]，那么x中的每一个元素是否保留都是独立，但如果x的形状是[k,l,m,n]，并且noise_shape为[k,1,1,n]，则x中的元素沿着第0个维度第3个维度以相互独立的概率保留或者丢弃，而元素沿着第1个维度和第2个维度要么同时保留，要么同时丢弃。
关于Tensorflow中的广播机制，可以参考《TensorFlow和NumPy的Broadcasting机制探秘》
最终，会输出一个与x形状相同的张量ret，如果x中的元素被丢弃，则在ret中的对应位置元素为0，如果x中的元素被保留，则在ret中对应位置上的值为
tf.layers.dropout
defdropout(inputs, rate=0.5, noise_shape=None, seed=None, training=False, name=None):
参数inputs为输入的张量，与tf.nn.dropout的参数keep_prob不同，rate指定元素被丢弃的概率，如果rate=0.1，则inputs中10%的元素将被丢弃，noise_shape与tf.nn.dropout的noise_shape一致，training参数用来指示当前阶段是出于训练阶段还是测试阶段，如果training为true（即训练阶段），则会进行dropout，否则不进行dropout，直接返回inputs。
自定义稀疏张量的dropout
上述的两种方法都是针对densetensor的dropout，但有的时候，输入可能是稀疏张量，仿照tf.nn.dropout和tf.layers.dropout的内部实现原理，自定义稀疏张量的dropout。
defsparse_dropout(x,keep_prob,noise_shape): keep_tensor=keep_prob+tf.random_uniform(noise_shape) drop_mask=tf.cast(tf.floor(keep_tensor),dtype=tf.bool) out=tf.sparse_retain(x,drop_mask) returnout*(1.0/keep_prob)
其中，参数x和keep_prob与tf.nn.dropout一致，noise_shape为x中非空元素的个数，如果x中有4个非空值，则noise_shape为[4]，keep_tensor的元素为[keep_prob,1.0+keep_prob)的均匀分布，通过tf.floor向下取整得到标记张量drop_mask，tf.sparse_retain用于在一个SparseTensor中保留指定的非空值。
案例
defnn_dropout(x,keep_prob,noise_shape): out=tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape) returnout deflayers_dropout(x,keep_prob,noise_shape,training=False): out=tf.layers.dropout(x,keep_prob,noise_shape,training=training) returnout defsparse_dropout(x,keep_prob,noise_shape): keep_tensor=keep_prob+tf.random_uniform(noise_shape) drop_mask=tf.cast(tf.floor(keep_tensor),dtype=tf.bool) out=tf.sparse_retain(x,drop_mask) returnout*(1.0/keep_prob) if__name__=='__main__': inputs1=tf.SparseTensor(indices=[[0,0],[0,2],[1,1],[1,2]],values=[1.0,2.0,3.0,4.0],dense_shape=[2,3]) inputs2=tf.sparse_tensor_to_dense(inputs1) nn_d_out=nn_dropout(inputs2,0.5,[2,3]) layers_d_out=layers_dropout(inputs2,0.5,[2,3],training=True) sparse_d_out=sparse_dropout(inputs1,0.5,[4]) withtf.Session()assess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) (in1,in2)=sess.run([inputs1,inputs2]) print(in1) print(in2) (out1,out2,out3)=sess.run([nn_d_out,layers_d_out,sparse_d_out]) print(out1) print(out2) print(out3)
tensorflow中，稀疏张量为SparseTensor，稀疏张量的值为SparseTensorValue。3种dropout的输出如下，
SparseTensorValue(indices=array([[0,0], [0,2], [1,1], [1,2]],dtype=int64),values=array([1.,2.,3.,4.],dtype=float32),dense_shape=array([2,3],dtype=int64)) [[1.0.2.] [0.3.4.]] [[2.0.0.] [0.0.0.]] [[0.0.4.] [0.0.0.]] SparseTensorValue(indices=array([],shape=(0,2),dtype=int64),values=array([],dtype=float32),dense_shape=array([2,3],dtype=int64))
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