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• 扰动的鲁棒性
• 实践中的dropout
• 简洁实现

扰动的鲁棒性

在之前我们讨论权重衰减（L2​正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。简单性的另一个有用角度是平滑性，即函数不应该对其输入的微笑变化敏感。例如，当我们对图像进行分类时，我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的。

dropout在正向传播过程中，计算每一内部层同时注入噪声，这已经成为训练神经网络的标准技术。这种方法之所以被称为dropout，因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃（drop out）一些神经元。在整个训练过程的每一次迭代中，dropout包括在计算下一层之前将当前层中的一些节点置零。

那么关键的挑战就是如何注入这种噪声，一种想法是以一种无偏的方式注入噪声。这样在固定住其他层时，每一层的期望值等于没有噪音时的值。

实践中的dropout

之前多层感知机是带有一个隐藏层和5个隐藏单元的。当我们将dropout应用到隐藏层时，以 p的概率将隐藏单元置为零时，结果可以看作是一个只包含原始神经元子集的网络。右图中，删除了  h2​和  h5​。因此，输出的计算不再依赖于 h2​或  h5​，并且它们各自的梯度在执行反向传播时也会消失。这样，输出层的计算不能过度依赖于 h1​,…,h5​的任何一个元素。

通常，我们在测试时仅用dropout。给定一个训练好的模型和一个新的样本，我们不会丢弃任何节点，因此不需要标准化。

简洁实现

对于高级API，我们所需要做的就是在每个全连接层之后添加一个Dropout层，将丢弃概率作为唯一的参数传递给它的构造函数。在训练过程中，Dropout层将根据指定的丢弃概率随机丢弃上一层的输出（相当于下一层的输入）。当不处于训练模式时，Dropout层仅在测试时传递数据。

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
					nn.Linear(784, 256),
					nn.ReLU(),
					# 在第一个全连接层之后添加一个dropout层
					nn.Dropout(dropout1),
					nn.Linear(256, 256),
					nn.ReLU(),
					# 在第二个全连接层之后添加一个dropout层
					nn.Dropout(dropout2),
					nn.Linear(256, 10))

def init_weights(m):
	if type(m) == nn.Linear:
		nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)

net.apply(init_weights)

接下来，我们对模型进行训练和测试。

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

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