Monte-Carlo Dropout

Monte-Carlo Dropout(蒙特卡罗 dropout),简称 MC dropout。

一种从贝叶斯理论出发的 Dropout 理解方式,将 Dropout 解释为高斯过程的贝叶斯近似。

云里雾里的,理论证明看起来挺复杂,有兴趣可以参考论文:Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning. 以及这篇论文的 Appendix

但其实,MC dropout 用起来就简单了,不需要修改现有的神经网络模型,只需要神经网络模型中带 dropout 层,无论是标准的 dropout 还是其变种,如 drop-connect,都是可以的。

在训练的时候,MC dropout 表现形式和 dropout 没有什么区别,按照正常模型训练方式训练即可。

在测试的时候,在前向传播过程,神经网络的 dropout 是不能关闭的。这就是和平常使用的唯一的区别。

MC dropout 的 MC 体现在我们需要对同一个输入进行多次前向传播过程,这样在 dropout 的加持下可以得到“不同网络结构”的输出,将这些输出进行平均和统计方差,即可得到模型的预测结果及 uncertainty。而且,这个过程是可以并行的,所以在时间上可以等于进行一次前向传播。

神经网络产生的 softmax 概率不能表示 uncertainty?

其实我们在很多时候都拿了 softmax 的概率计算 uncertainty,比如主动学习查询策略中的 least confident、margin、entropy。在 entropy 策略下,softmax 的概率越均匀熵越大,我们就认为 uncertainty 越大;反之,在 softmax 某一维接近 1,其它都接近 0 时,uncertainty 最小。

但是,softmax 值并不能反应该样本分类结果的可靠程度。A model can be uncertain in its predictions even with a high softmax output. [1]

以 MNIST 分类为例,当模型在验证集上面效果很烂的时候,将一张图片输入到神经网络,我们仍然可以得到很高的 softmax 值,这个时候分类结果并不可靠;当模型在验证集上效果很好了,在测试集上甚至都很好,这个时候,我们将一张图片加入一些噪声,或者手写一个数字拍成照片,输入到网络中,这个时候得到一个较高的 softmax 值,我们就认为结果可靠吗?我们这个时候可以理解为,在已知的信息中,模型认为自己做的挺好,而模型本身并不能泛化到所有样本空间中去,对于它没有见过的数据,它的泛化能力可能不是那么强,这个时候模型仍然是以已知的信息对这个没有见过的数据有很强的判断(softmax 某一维值很大),当然有时候判断很好,但有时候判断可能就有误,而模型并不能给出对这个判断有多少 confidence。

而 MC dropout 可以给出一个预测值,并给出对这个预测值的 confidence,这也就是贝叶斯深度学习的优势所在。

MC dropout 示例代码

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 inp = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28))
x = tf.keras.layers.Flatten()(inp)
x = tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu)(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x, training=True) # dropout 在训练和测试时都将开着
out = tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = tf.keras.Model(inp, out) model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=3)
# 在测试过程,dropout 也是打开的,得到的结果将会有波动,而不是完全一致
for _ in range(10):
print(model.predict(x_test[:1]))

dropout 层一直处于打开的状态,测试过程重复进行多次。

References

[1] Gal, Y., & Ghahramani, Z. (2015). Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1506.02142

[2] Gal, Y., & Ghahramani, Z. (2015). Dropout as a Bayesian Approximation: Appendix. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1506.02157

【实验笔记】深度学习中的两种不确定性(上)-- 张子杨

Dropout的前世与今生 -- 机器之心

Deep Bayesian Neural Networks. -- Stefano Cosentino

Monte-Carlo Dropout的更多相关文章

  1. Monte Carlo方法简介(转载)

    Monte Carlo方法简介(转载)       今天向大家介绍一下我现在主要做的这个东东. Monte Carlo方法又称为随机抽样技巧或统计实验方法,属于计算数学的一个分支,它是在上世纪四十年代 ...

  2. 增强学习(四) ----- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)

    1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基 ...

  3. PRML读书会第十一章 Sampling Methods(MCMC, Markov Chain Monte Carlo,细致平稳条件,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hamiltonian MCMC)

    主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00  今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,M ...

  4. Monte Carlo Approximations

    准备总结几篇关于 Markov Chain Monte Carlo 的笔记. 本系列笔记主要译自A Gentle Introduction to Markov Chain Monte Carlo (M ...

  5. (转)Markov Chain Monte Carlo

    Nice R Code Punning code better since 2013 RSS Blog Archives Guides Modules About Markov Chain Monte ...

  6. [其他] 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟手把手教基于EXCEL与Crystal Ball的蒙特卡洛成本模拟过程实例:

    http://www.cqt8.com/soft/html/723.html下载,官网下载 (转帖)1.定义: 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参数 ...

  7. Introduction to Monte Carlo Tree Search (蒙特卡罗搜索树简介)

    Introduction to Monte Carlo Tree Search (蒙特卡罗搜索树简介)  部分翻译自“Monte Carlo Tree Search and Its Applicati ...

  8. (转)Monte Carlo method 蒙特卡洛方法

    转载自:维基百科  蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%9 ...

  9. Introduction To Monte Carlo Methods

    Introduction To Monte Carlo Methods I’m going to keep this tutorial light on math, because the goal ...

  10. 强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)

    强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S ...

随机推荐

  1. vue之手把手教你写日历组件

    ---恢复内容开始--- 1.日历组件 1.分析功能:日历基本功能,点击事件改变日期,样式的改变 1.结构分析:html 1.分为上下两个部分 2.上面分为左按钮,中间内容展示,右按钮 下面分为周几展 ...

  2. 扩展欧几里德算法(递归及非递归实现c++版)

    今天终于弄懂了扩展欧几里德算法,有了自己的理解,觉得很神奇,就想着写一篇博客. 在介绍扩展欧几里德算法之前,我们先来回顾一下欧几里德算法. 欧几里德算法(辗转相除法): 辗转相除法求最大公约数,高中就 ...

  3. 时间格式的字符串在ios中的转换问题

    在移动端使用时间选择器的时候,选择了一个时间转换为时间戳,谷歌浏览器以及安卓手机使用  new Date( 选择的时间 ).getTime()  都能够拿到时间戳, 但是在ios手机上会出现出现NAN ...

  4. Spring.Net 依赖注入

    一.Spring.Net概念 编程模型(Ioc,DI方式) IoC:控制反转 原来创建对象的权利由程序来控制就是new实例,IoC就是改由容器来创建,相当于一个工厂, DI:依赖注入 没有IoC就没有 ...

  5. Missing artifact XXXXX:jar:1.9.1 解决错误问题

    昨天导过来一个maven工程的一个项目,由于自己meven库中有许多现成的jar包,但是还是有一些需要去下载的,配置的是阿里云的镜像,把eclise的预编译给关闭,具体做法为:Project----- ...

  6. 洛谷 P4124 [CQOI2016]手机号码

    题意简述 求l~r之间不含前导零,至少有三个相邻的相同数字,不同时含有4和8的11位正整数的个数 题解思路 数位DP,注意在l,r位数不够时补至11位 代码 #include <cstdio&g ...

  7. linux安装MySQL后输入mysql显示 ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket

    我是小白,大佬勿喷 *** linux安装MySQL后输入mysql显示 ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through ...

  8. 配置Oracle透明网关用以连接 SQLServer经验总结

    一.情景介绍   业务中设计两个不同的系统,系统1和系统2,两个系统分别使用的是Oracle和SQLServer数据库.现需要在系统1的数据库中直接查询系统2数据库的数据.即在Oracle中执行SQL ...

  9. Docker系列之.NET Core入门(三)

    前言 在Docker生态系统中除了上一节所讲解的基本概念,还有其他专业术语,本文我们将一笔带过,同时会开始陆续进入到在.NET Core中使用Docker. 专业术语 Docker Engine(Do ...

  10. JMeter使用JSON Extractor插件实现将一个接口的JSON返回值作为下一个接口的入参

    ##补充## 接口响应数据,一般为JSON,HTML格式的数据. 对于HTML的响应结果提取,可以使用正则表达式,也可以通过XPath来提取:对于JSON格式的数据,可以用正则表达式,JSON Ext ...