dropout训练阶段和测试阶段

1 训练阶段

原理：训练阶段dropout启动。在前向传播过程，dropout模块对于输入的每个数，都会以概率p将该数置0，如果该数被置0则输出0，如果该数未被置0则把该数乘上$\frac{1}{1-p}$作为输出。反向传播阶段，即求导数阶段，如下图所示。

前向过程

首先，我创建一个dropout层，如下所示，$p=0.3$。

dp = torch.nn.Dropout(0.3)

创建变量

torch.manual_seed(10)
x = torch.randn(3, requires_grad=True)  # 创建3个随机数
x

tensor([-1.2277, 0.9198, -0.3485], requires_grad=True)

y = dp(x)
y

tensor([-1.7538, 1.3140, -0.0000], grad_fn=<MulBackward0>)可以看出第三个数经过dropout层以概率p被置0

那么以第一个数为例，它未被以概率p置0，那么输出是输入的$\frac{1}{1-p}$倍吗？

-1.2277*(1/(1-0.3))

-1.753857142857143符合-1.7538

再次总结：
前向过程要么以概率p被置0，输出0；要么未被以概率p置0，输入乘$\frac{1}{1-p}$作为输出。

反向传播，即求导

因为前向过程分2种情况，那么反向传播也分两种情况：
1 若前向输出以概率p被置为0，那么输出y对输入x求导->导数0
2 否则，输出y对输入x求导->导数$\frac{1}{1-p}$

y.sum().backward()  # 求导
x.grad

tensor([1.4286, 1.4286, 0.0000])第三个数经过dropout层以概率p被置0，其导数0，第一个数未被置0，其导数是$\frac{1}{1-p}=\frac{1}{1-0.3}=1.4285714285714286$。

另一种验证方式

y = dp(x)  # y三维向量
y.backward(torch.tensor([1.0,1.0,1.0]))
x.grad

tensor([1.4286, 1.4286, 0.0000])

2 测试阶段

原理：dropout相当于被关闭，经过dropout层得到的输出等于输入。

x为tensor([-1.2277, 0.9198, -0.3485], requires_grad=True)

dp.eval()  # 测试阶段
y = dp(x)
y

tensor([-1.2277, 0.9198, -0.3485], requires_grad=True)

y==x

tensor([True, True, True])数值相等，所以全为True

3 训练阶段和测试阶段的切换

一个模块被创建，默认是训练模式。
model.train()->训练模式；model.eval()->测试模式。

dp = torch.nn.Dropout(0.3)
dp.training  # 是否是训练模式

True

dp.eval()
dp.training

False

dp.train()
dp.training

True