第一步,获取 gamma , gamma = self.drop_prob / (self.blocksize ** 2) 【一般而言我们经常用的 blocksize = 3】 第二步,初始化与特征图相同大小的随机数,随机数小于gamma则置一,得到mask 第三步,求真正的block_mask: 使用 max_pool 方法,本质就是对刚才的mask进行扩充。扩充前,扩充后如下图所示:【...
subplots(1, 2) axs[0].imshow(f_l.squeeze().numpy()) axs[1].imshow(f_drop_l.squeeze().numpy()) 我们成功地将连续区域归零,而不仅仅是单个单元。顺便说一句,当block_size=1时,DropBlock等于Dropout 结论 现在我们知道了如何在PyTorch中实现DropBlock,这是一种很酷的正则化技术。 论文给出了不同的...
, stop_value=0.25, nr_steps=5 ) probs = [] for x in loader: drop_block.step() regularized_x = drop_block(x) probs.append(drop_block.dropblock.drop_prob) print(probs)The drop probabilities will be:>>> [0. , 0.0625, 0.125 , 0.1875, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25] ...
importtorchfromdropblockimportDropBlock3D# (bsize, n_feats, depth, height, width)x=torch.rand(100,10,16,16,16)drop_block=DropBlock3D(block_size=3,drop_prob=0.3)regularized_x=drop_block(x) Scheduled Dropblock: importtorchfromdropblockimportDropBlock2D,LinearScheduler# (bsize, n_feats, depth, ...
classResBlock(nn.Module): def__init__(self,C:int,num_groups:int,dropout_prob:float): super().__init__() self.relu=nn.ReLU(inplace=True) self.gnorm1=nn.GroupNorm(num_groups=num_groups,num_channels=C) self.gnorm2=nn.GroupNorm(num_groups=num_groups,num_channels=C) ...
train_loader=DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=4) scheduler=DDPM_Scheduler(num_time_steps=num_time_steps) model=UNET().cuda() optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
1)在训练阶段,选择每一层的神经元进行失活,每个神经元被选中的概率为drop_prob; 2)但在测试时,数据恢复正常规模,需要对所有权重乘以1-drop_prob, drop_prob=0.3,1-drop_prob=0.7 1. 2. 3. 4. 解释: 1)没有随机失活时的全连接网络中神经元的数据尺度(即数据规模恢复正常、测试集情况): ...
class TE_Block(te.transformer.TransformerLayer):def __init__(self,dim,num_heads,mlp_ratio=4.,qkv_bias=False,qk_norm=False,proj_drop=0.,attn_drop=0.,init_values=None,drop_path=0.,act_layer=None,norm_layer=None,mlp_layer=None):super()....
drop_connect_rate是在MBConv结构中dropout层使用的drop_rate,在官方keras模块的实现中MBConv结构的drop_rate是从0递增到drop_connect_rate的。还需要注意的是,这里的Dropout层是Stochastic Depth,即会随机丢掉整个block的主分支(只剩捷径分支,相当于直接跳过了这个block)也可以理解为减少了网络的深度。 dropout_rate是最...
因此，完整的 GPT-2 体系结构是经过 12 次复制的 TransformerBlock。def _get_clones(module, n):return ModuleList([copy.deepcopy(module) for i in range(n)])class GPT2(nn.Module): def __init__(self, nlayers=12, n_ctx=1024, d_model=768, vcb_sz=50257): super(GPT2, self).__...