Dropout在RNN中的应用综述

这篇文章中,提供了Dropout的背景和概述,以及应用于使用LSTM / GRU递归神经网络的语言建模的参数分析。

Dropout

受性别在进化中的作用的启发,Hinton等人最先提出Dropout,即暂时从网络中移除神经网络中的单元。 Srivastava等人将Dropout应用于前馈神经网络和受限玻尔兹曼机,并注意到隐层0.5,输入层0.2的 dropout 率 适用于各种任务。

图1. a)标准神经网络,没有dropout。 b)应用了dropout的神经网络。

Srivastava等人的工作的核心概念是“在加入了dropout的神经网络在训练时,每个隐藏单元必须学会随机选择其他单元样本。这理应使每个隐藏的单元更加健壮,并驱使它自己学到有用的特征,而不依赖于其他隐藏的单元来纠正它的错误“。在标准神经网络中,每个参数通过梯度下降逐渐优化达到全局最小值。因此,隐藏单元可能会为了修正其他单元的错误而更新参数。这可能导致“共适应”,反过来会导致过拟合。而假设通过使其他隐藏单元的存在不可靠,dropout阻止了每个隐藏单元的共适应。

对于每个训练样本,重新调整网络并丢弃一组新的神经元。在测试时,权重需要乘以相关单元的dropout率。

图2. (a) 隐藏单元数(n)固定时的误差 (2)dropout后隐藏单元数固定。

我们可以在图2a中看到,测试误差在保持神经元(1-dropout)的概率为0.4到0.8之间是稳定的。 随着dropout率降低到c以下 0.2(P> 0.8),测试时间误差会增加。Dropout率过高时(p <0.3),网络欠拟合。

Srivatava等进一步发现“随着数据集变大,dropout的增益增加到一个点然后下降。 这表明,对于任何给定的网络结构和dropout率,存在一个“最佳点”。

Srivastava等用伯努利分别来表示隐藏单元被激活的概率,其中值1为概率p,否则为0。

dropout的示例代码如下:

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class Dropout():
def __init__(self, prob=0.5):
self.prob = prob
self.params = []
def forward(self,X):
self.mask = np.random.binomial(1,self.prob,size=X.shape) / self.prob
out = X * self.mask
return out.reshape(X.shape)
def backward(self,dout):
dX = dout * self.mask
return dX,[]

DropConnect

在Dropout之后,Wan等人的进一步提出了DropConnect,它“通过随机丢弃权重而不是激活来扩展Dropout”。 “使用Drop Connect, drop的是每个连接,而不是每个输出单元。”与Dropout一样,该技术仅适用于全连接层。

图3. (a)单个DropConnect层的示例模型布局。 在输入x上运行特征提取器g()之后,随机实例化掩码M(例如(b)。掩蔽的权重与该特征向量相乘以产生u,其是 激活函数a和softmax层s的输入。 为了进行比较,c)显示了Dropout在应用于前一层的输出(列)和该层的输出(行)时使用的元素的有效权重掩码。

如下图所示,我们可以形象说明Droput的DropConnect的差异。 通过将dropout应用于输入权重而不是激活,DropConnect可以推广到全连接网络层的整个连接结构。

图4. 神经元将一系列权重作为输入,并应用非线性激活函数来生成输出。

上面提到的两种dropout方法被应用于前馈卷积神经网络。 RNN与仅前馈神经网络的不同之处在于先前的状态反馈到网络中,允许网络保留先前状态。 因此,将标准dropout应用于RNN会限制网络保留先前状态的能力,从而阻碍其性能。 Bayer等人指出了将dropout应用于递归神经网络(RNN)的问题。如果将完整的输出权重向量设置为零,则“在每次前向传递期间导致RNN动态变化是非常显著的。”

图5. 常规前馈和(前馈)卷积神经网络(ConvNet)的示例。

图6. RNN中应用dropout

图7.上述模型展开RNN后

将Dropout应用于RNN的代码

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class RNN:
# ...
def step(self, x):
# update the hidden state
self.h = np.tanh(np.dot(self.W_hh, self.h) + np.dot(self.W_xh, x))
# compute the output vector
y = np.dot(self.W_hy, self.h)
return y
rnn = RNN()
y = rnn.step(x) # x is an input ve

Dropout用于RNN

作为克服应用于RNN的dropout性能问题的一种方法,Zaremba和Pham等仅将dropout应用于非循环连接(Dropout未应用于隐藏状态)。 “通过不对循环连接使用dropout,LSTM可以从dropout正则化中受益,而不会牺牲其宝贵的记忆能力。”

图8. 规则化多层RNN。 Dropout仅适用于非循环连接(即仅应用于前馈虚线)。 粗线显示了LSTM中典型的信息流路径。 信息受到dropoutL + 1次的影响,其中L是网络的深度。

变分Dropout

Gal和Ghahramani(2015)分析了将Dropout应用于仅前馈RNN的部分,发现这种方法仍然导致过拟合。 他们提出了“变分Dropout”,通过重复“输入,输出和循环层的每个时间步长相同的dropout掩码(在每个时间步骤丢弃相同的网络单元)”,使用贝叶斯解释,他们看到了语言的改进 建模和情感分析任务超过’纯dropout’。

图9. 朴素dropout(a)在不同的时间步长使用不同的掩模,在循环层上没有dropout。 变分dropout(b)在每个时间步长使用相同的压差掩模,包括循环层(颜色表示Dropout掩模,实线表示dropout,虚线表示没有dropout的标准连接)。

循环Dropout

与Moon和Gal和Ghahramani一样,Semeniuta等人提出将dropout应用于RNN的循环连接,以便可以对循环权重进行正则化以提高性能。 Gal和Ghahramani使用网络的隐藏状态作为计算门值和小区更新以及使用dropout的子网络的输入来正则化子网络(图9b)。 Semeniuta等人的不同之处在于他们认为“整个架构以隐藏状态为关键部分并使整个网络正则化”。 这类似于Moon等人的概念(如图9a所示),但Semeniuta等人发现根据Moon等人直接丢弃先前的状态产生了混合结果,而将dropout应用于隐藏状态更新向量是一种更有原则的方法。

“我们的技术允许在模型权重上添加强大的正则化器,负责学习短期和长期依赖性,而不会影响捕获长期关系的能力,这对于处理自然语言时的模型尤其重要。“

图10. Semeniuta等人。 “在LSTM网络的循环连接中三种类型的dropout的例证。 虚线箭头表示断开的连接。 为清楚起见,省略了输入连接。“ 注意Semeniuta等人如何。 (2016)将重复dropout应用于LSTM存储器单元的更新。

“我们证明,当应用于LSTM中的隐藏状态更新矢量而非隐藏状态时,循环 dropout最有效; (ii)当我们的,循环 dropout率与标准的前向dropout率相结合时,我们观察到网络性能有所改善,尽管这种改善的程度取决于dropout率的值; (iii)与我们的期望相反,使用我们的递归dropout方法时,使用逐步和序列掩模采样训练的网络产生类似的结果,两者都优于Moon等人提出的dropout方案。

Zoneout

作为dropout的一个变种,Krueger等人提出了Zoneout,它“不是将某些单位的激活设置为0,Zoneout随机替换某些单位的激活与他们从前一个时间步的激活。”这“使网络更容易保留以前时间步的信息向前发展,促进而不是阻碍梯度信息向后流动“。

图11. Zoneout作为dropout的特例; ~ht是下一个时间步的单位h的隐藏激活(如果没有分区)。 可以将Zoneout视为在隐藏状态增量上应用dropout,〜ht - ht-1。 当该更新被删除时(由虚线表示),ht变为ht-1。

虽然循环dropout和Zoneout都能防止在GRU / LSTMS的状态/单元中建立的长期记忆丢失,“zoneout通过精确保留单位的激活来实现这一点。 当分区LSTM的隐藏状态(不是存储器单元)时,这种差异是最显着的,因为LSTM中没有类似的循环dropout。 饱和输出门或输出非线性会导致反复dropout遭受梯度消失,在这种情况下,Zoneout仍然有效地传播梯度。 此外,虽然循环dropout方法特定于LSTM和GRU,但zoneout推广到任何依次建立其输入的分布式表示的模型,包括朴素RNN。“

图12. (a)Zoneout,与(b)LSTM中的循环dropout策略。 虚线为零掩码; 在zoneout中,相应的虚线用相应的相反零掩码掩盖。 矩形节点是嵌入层。

用TensorFlow实现Zoneout的核心思想

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if self.is_training:
new_state = (1 - state_part_zoneout_prob) * tf.python.nn_ops.dropout(
new_state_part - state_part, (1 - state_part_zoneout_prob),
seed=self._seed) + state_part
else:
new_state = state_part_zoneout_prob * state_part
+ (1 - state_part_zoneout_prob) * new_state_part

AWD-LSTM

在关于语言建模的RNN正规化的开创性工作中,Merity等人提出了一种他们称为AWD-LSTM的方法。在这种方法中,Merity等人使用对隐藏权重矩阵使用DropConnect,而所有其他dropout操作使用变分dropout,以及包括随机长度在内的其他几种正则化策略反向传播到时间(BPTT),激活正则化(AR)和时间激活正则化(TAR)。

关于DropConnect, Metity等人年提到“由于相同的权重在多个时间步长重复使用,同一个权重在整个前向和后向传播中保持下降。结果类似于变分dropout,它通过对ht-1执行dropout,将相同的dropout掩码应用于LSTM内的循环连接,除了将dropout应用于循环权重。“

关于变分dropout的使用,Metity等注意到“mini-batch中的每个示例都使用独特的dropout掩模,而不是在所有示例中使用单个dropout掩模,确保元素的多样性。”

利用Gal&Ghahramani的嵌入式dropout,Metity等人还注意到,这“相当于在字级别对嵌入矩阵执行dropout,其中dropout是在所有字向量的嵌入中广播的。” “由于在用于完整前向和后向传递的嵌入矩阵上发生了dropout,这意味着特定字的所有出现都将在该传递中消失,相当于在one-hot嵌入和之间的连接上执行变分dropout。

Merity等人使用的代码:

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class LockedDropout(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, x, dropout=0.5):
if not self.training or not dropout:
return x
m = x.data.new(1, x.size(1), x.size(2)).bernoulli_(1 - dropout)
mask = Variable(m, requires_grad=False) / (1 - dropout)
mask = mask.expand_as(x)
return mask * x

因此在RNNModel(nn.Module)中应用前向方法dropout的位置(注意self.lockdrop = LockedDropout(mask = mask)):

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def forward(self, input, hidden, return_h=False):
emb = embedded_dropout(self.encoder, input, dropout=self.dropoute
if self.training else 0)
emb = self.lockdrop(emb, self.dropouti)
raw_output = emb
new_hidden = []
raw_outputs = []
outputs = []
for l, rnn in enumerate(self.rnns):
current_input = raw_output
raw_output, new_h = rnn(raw_output, hidden[l])
new_hidden.append(new_h)
raw_outputs.append(raw_output)
if l != self.nlayers - 1:
raw_output = self.lockdrop(raw_output, self.dropouth)
outputs.append(raw_output)
hidden = new_hidden
output = self.lockdrop(raw_output, self.dropout)
outputs.append(output)
result = output.view(output.size(0)*output.size(1), output.size(2))
if return_h:
return result, hidden, raw_outputs, outputs
return result, hidden

DropConnect应用于上述相同RNNModel的init方法中:

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if rnn_type == 'LSTM':
self.rnns = [torch.nn.LSTM(ninp if l == 0 else nhid,
nhid if l != nlayers - 1
else (ninp if tie_weights else nhid),
1, dropout=0) for l in range(nlayers)]
if wdrop:
self.rnns = [WeightDrop(rnn, ['weight_hh_l0'], dropout=wdrop)
for rnn in self.rnns]

WeightDrop类的关键部分是以下方法:

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def _setweights(self):
for name_w in self.weights:
raw_w = getattr(self.module, name_w + '_raw')
w = None
if self.variational:
mask = torch.autograd.Variable(torch.ones(raw_w.size(0), 1))
if raw_w.is_cuda: mask = mask.cuda()
mask = torch.nn.functional.dropout(mask, p=self.dropout,
training=True)
w = mask.expand_as(raw_w) * raw_w
else:
w = torch.nn.functional.dropout(raw_w, p=self.dropout,
training=self.training)
setattr(self.module, name_w, w)

原文链接:https://medium.com/@bingobee01/a-review-of-dropout-as-applied-to-rnns-72e79ecd5b7b

References:

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