RNN里面使用dropout

╰半橙微兮° 2022-12-06 15:50 146阅读 0赞

RNN通常意义上是不能使用dropout的，因为RNN的权重存在累乘效应，如果使用dropout的话，会破坏RNN的学习过程。

但是，Google Brain在15年专门发表了一篇文章研究这个：[recurrent neural network regularization][]

他们在非循环阶段使用了dropout，改善了过拟合的现象

论文在两个地方使用了dropout，图中虚线部分就是使用了dropout，实线部分没有使用

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

非循环阶段不存在权重的累乘效应，不会破坏RNN的学习过程

为了更加清楚的看，画了一幅图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

图中的dropout和recurrent\_dropout都是dropout，只是作业在不同的地方，keras对其也有设置了参数：

**model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent\_dropout=0.2))**  
还有就是我们可以在非RNN阶段也可以使用dropout，比如这样的：

model.add(..)
    model.add(LSTM(10))
    model.add(Dropout(0.5))

上面的的代码的意思是执行LSTM之后是可以使用dropout的

![241559d14e9e547654751f116ab83e36.png][]

[recurrent neural network regularization]: https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/5eb3b05c561a41a9a409fd2d47eb52a5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/59ee4e3404054e5986f626460394c324.png
[241559d14e9e547654751f116ab83e36.png]: /images/20221123/d433eeb0ae0643ddb21efa81e5945042.png

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