Dropout这个概念已经推出4年了，它的详细描述见论文。可是呢，它仿佛是个犹抱琵琶半遮面的美女，难以捉摸！！许多文献都对dropout有过描述，但解释的含糊不清，这里呢，我也不打算解释清楚，只是通过tensorflow来看一看dropout的运行机理。
文章分两部分，第一部分介绍tensorflow中的dropout函数，第二部分是我的思考
一、tf.nn.dropout函数
首先看官方函数定义：
def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)
输入是：
- x，你自己的训练、测试数据等
- keep_prob，dropout概率
- ……，其它参数不咋用，不介绍了
输出是：
- A Tensor of the same shape of x
然后我们看看官方API是怎么说这个函数的：
With probability keep_prob, outputs the input element scaled up by 1 / keep_prob, otherwise outputs 0. The scaling is so that the expected sum is unchanged.
注意，输出的非0元素是原来的 “1/keep_prob” 倍！说了这么多，下面给一个程序例子：
import tensorflow as tf
dropout = tf.placeholder(tf.float32)
x = tf.Variable(tf.ones([10, 10]))
y = tf.nn.dropout(x, dropout)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
print sess.run(y, feed_dict = {dropout: 0.4})
运行的结果如下：
[[ 0. 0. 2.5 2.5 0. 0. 2.5 2.5 2.5 2.5]
[ 0. 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 0. 2.5 0. 2.5]
[ 2.5 0. 0. 2.5 0. 0. 2.5 0. 2.5 0. ]
[ 0. 2.5 2.5 2.5 2.5 0. 0. 2.5 0. 2.5]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 2.5 2.5]
[ 2.5 2.5 2.5 0. 2.5 0. 0. 2.5 2.5 2.5]
[ 0. 2.5 2.5 2.5 0. 2.5 2.5 0. 0. 0. ]
[ 0. 2.5 0. 2.5 0. 0. 2.5 2.5 0. 0. ]
[ 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 0. 0. 2.5 0. 0. ]
[ 2.5 0. 0. 0. 0. 0. 2.5 2.5 0. 2.5]]
分析一下运行结果：
- 输入和输出的tensor的shape果然是一样的
- 不是0的元素都变成了原来的 “1/keep_prob” 倍
特点分析完毕，小总结一下，dropout这个概念看起来好高大上，然而在程序中实现竟然如此简单！说白了，tensorflow中的dropout就是：使输入tensor中某些元素变为0，其它没变0的元素变为原来的1/keep_prob大小！
二、关于dropout的吐槽
首先引用此篇博文的话：
个人总结：个人感觉除非是大型网络，才采用dropout，不然我感觉自己在一些小型网络上，训练好像很是不爽。之前搞一个比较小的网络，搞人脸特征点定位的时候，因为训练数据不够，怕过拟合，于是就采用dropout，最后感觉好像训练速度好慢，从此就对dropout有了偏见，感觉训练过程一直在波动，很是不爽。
然后，我就自己试了试，看看小型网络中dropout效果到底怎么样，程序片段如下：
def inference(img, dropout=1.0):
fc1 = activation(tf.nn.bias_add(tf.matmul(img, W_fc1), b_fc1))
# dropout
fc1_dropout = tf.nn.dropout(fc1, dropout)
fc2 = tf.nn.bias_add(tf.matmul(fc1_dropout, W_fc2), b_fc2)
return fc2
cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(inference(X, dropout), y_)
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
网络很简单，形如 784-30-10 的一个网络，只不过在输出层前用dropout处理了一下，训练的数据是MNIST的手写数据集，然后你猜怎么着？采用dropout以后的训练精度不升反降，后来我把网络隐藏层改成100个神经元，结果依旧，看来，我的网络还是太小了，真的如上面那篇博客所说，dropout用不好的话，真是个累赘！
