什么是蒙特卡罗 Dropout(Monte-Carlo Dropout)？
想象一下，你正在训练一个非常复杂的神经网络，它就像一个超级精明的学徒，什么都想学，而且学得很快。为了防止这个学徒“死记硬背”某些知识点，而忽略了更普遍的规律，我们就会用一种叫做“Dropout”的技巧。
Dropout是什么？
Dropout 这个名字挺形象的。在你训练神经网络的时候，每次往前传递信息（也就是“前向传播”）的时候，它会随机地“关闭”掉一部分神经元（节点）。就像一个班级里，老师随机点名让一部分学生站起来回答问题，而其他人则坐着。这样一来，每个学生（神经元）都不能完全依赖其他特定的学生来完成任务，而是被迫自己更努力地学习，掌握更通用的知识。
这样做的好处非常多，最主要的就是防止“过拟合”。过拟合就像是你的学徒只记住了考试的原题，一旦遇到稍微变通一下的题目就束手无策了。Dropout能让模型在训练时更鲁棒，不容易因为训练数据里的噪音或特定模式而产生偏差。
那“蒙特卡洛”是怎么来的？
“蒙特卡洛”这个词，你会经常在统计学、物理学甚至金融领域听到。它的核心思想是利用随机性来解决那些很难直接计算的问题。
最典型的例子就是计算圆周率π。我们可以在一个正方形里画一个内切圆，然后在这个正方形里随机撒点。落在圆里的点的数量占总点数的比例，理论上会接近圆的面积（πr²）与正方形面积（(2r)² = 4r²）的比例。由于我们是随机撒点，这个比例是估算出来的。撒的点越多，估算得就越准。
所以，“蒙特卡洛”的精髓就是：我没法直接算出精确答案，但如果我多做很多次随机尝试，把这些尝试的结果综合起来，我就能得到一个非常接近的、可靠的答案。
把Dropout和蒙特卡洛结合起来，就是“蒙特卡洛 Dropout”
那么，当我们将“蒙特卡洛”的思想应用到“Dropout”上时，会发生什么呢？
在正常使用 Dropout 进行训练时，它随机关闭神经元，是为了让模型学习到更鲁棒的特征，防止过拟合。
但在我们使用模型进行预测（或者说“推理”）的时候，我们通常会关闭 Dropout。因为我们希望模型能稳定地输出一个结果，而不是每次都因为随机关闭神经元而产生不同的输出。
然而，蒙特卡洛 Dropout 的做法恰恰相反：在进行预测时，依然保持 Dropout 开启！
这意味着什么呢？
1. 多次预测，得到“分布”： 每次进行预测时，由于 Dropout 的随机性，都会有一个不同的神经元子集被激活。模型就会产生一个稍微不同的输出。想象一下，你让你的学徒（模型）对同一个问题，在不同的“模拟考试”环境（不同的 Dropout 组合）下回答。每次的回答可能会有点小差异。
2. 量化不确定性： 当我们进行了足够多的这样的随机预测（比如 100 次、1000 次），我们就能收集到一系列的输出结果。这些结果会形成一个概率分布。
均值： 我们可以计算这些输出的平均值。这个平均值通常会比不使用 Dropout 的单次预测结果更稳健，更接近真实的、平均情况下的输出。
方差（或标准差）： 更重要的是，我们可以计算这些输出的离散程度，也就是方差。方差越大，说明模型在这个预测上的不确定性越高；方差越小，说明模型在这个预测上越确定。
为什么这很重要？
1. 了解模型信心： 很多时候，我们不仅想知道模型“是什么”，还想知道模型“有多确定”。比如，在医疗诊断领域，如果模型说某张 X 光片是某个病，但同时它的不确定性很高，那医生就会更加谨慎。如果模型非常确定，并且不确定性很低，那结果就更有参考价值。蒙特卡洛 Dropout 恰恰提供了这种“不确定性度量”。
2. 提升预测性能： 有些研究表明，在某些情况下，即使不特别关注不确定性，只是在预测时也使用 Dropout，并对多次结果取平均，也能轻微地提升模型的预测精度。这是因为这种做法等价于对一个“模型集合”进行平均预测，而模型集合通常比单一模型表现更好。
3. 贝叶斯神经网络的近似： 从更理论的角度看，蒙特卡洛 Dropout 是一种近似的贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）推断方法。贝叶斯方法可以更好地处理不确定性，但直接实现贝叶斯网络通常非常复杂。蒙特卡洛 Dropout 提供了一个简单且相对有效的方法来实现类似的功能。
简单来说：
蒙特卡洛 Dropout 就是在模型进行预测的时候，依然保留 Dropout 这个“随机关闭神经元”的机制。然后，我们反复进行多次预测，收集这些带有随机性的输出，计算它们的平均值（作为最终预测），并衡量它们的离散程度（来量化模型的不确定性）。
这就像让一个班级的学生在考试时，每次老师随机点几个人出去，剩下的人自己做题。考完后，我们不光看平均分，还看大家得分的波动情况，来判断这门课是大家都学得好，还是有人瞎蒙。
它并没有改变 Dropout 在训练时的核心作用——防止过拟合，而是巧妙地利用了 Dropout 的随机性，在预测阶段赋予了模型“理解自己有多确定”的能力，这在许多实际应用中都非常有价值。
网友意见
Monte-Carlo Dropout（蒙特卡罗 dropout），简称 MC dropout，是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
类似的话题
-
好的，咱们就来聊聊“蒙特卡洛 Dropout”，或者说，它名字的由来和背后的意思，会比直接解释技术术语更有意思。想象一下，你正在训练一个非常复杂的神经网络，它就像一个超级精明的学徒，什么都想学，而且学得很快。为了防止这个学徒“死记硬背”某些知识点，而忽略了更普遍的规律，我们就会用一种叫做“Dropo............. -
蒙特卡罗算法，说白了，就是一种“靠猜”来解决问题的方法。但这个“猜”，可不是胡乱猜测，而是有章有法，通过大量的随机抽样来逼近问题的真实答案。你可以把它想象成一种用概率来处理复杂计算的技巧。它到底是怎么回事？我们先从一个简单的例子说起。假设你想知道一个不规则形状（比如一个豆子形状）的面积，而且你没有公.............
-
想象一下，你手里有一堆积木，你想要知道这堆积木总共有多少块。但你就是数不过来，或者积木太多了，数到眼花缭乱。这时候，如果你想用一种“聪明”的方法来估算，蒙特卡洛方法就可以帮上忙了。通俗理解蒙特卡洛方法：瞎猜也得有点门道蒙特卡洛方法，说白了，就是 “大量随机抽样” 来解决那些很难直接计算的问题。它就像.............
-
腾讯天美成立蒙特利尔工作室并开发3A开放世界游戏，这一举措具有深远的战略意义和行业影响，涉及技术、市场、文化、竞争等多个层面。以下从多个角度详细分析其可能的含义和影响： 1. 战略意义：从休闲游戏向高端市场的转型 腾讯的布局调整：天美工作室（腾讯旗下主要游戏开发团队）此前以《王者荣耀》《和平精英》等.............
-
什么是国潮？“国潮”一词，顾名思义，指的是 中国创造的潮流文化。它并非简单地将中国传统元素堆砌在现代产品上，而是 将中国传统文化、历史传承、民族精神与现代审美、时尚设计、消费理念相结合，所形成的一种具有独特中国文化符号和时代精神的潮流现象。更具体地说，国潮涵盖了多个层面： 产品设计与品牌: 涵盖.............
-
机械臂的重力补偿：化繁为简的精密之道机械臂在执行任务时，需要克服自身重量以及所携带末端执行器和工件的重力影响。重力是一个持续作用的力，其大小与质量成正比，方向始终向下。对于复杂的机械臂来说，忽略重力影响可能会导致一系列问题，而重力补偿技术就是为了解决这些问题而诞生的。简单来说，机械臂的重力补偿就是通.............
-
什么是「低欲望社会」？「低欲望社会」（Low Desire Society）是一个社会学概念，用来描述一个社会中普遍存在的生活目标模糊、对物质和成功追求动力减弱、消费意愿不强、生活满意度相对较低但又不太会去积极改变现状的现象。这个概念最早由日本社会学家三桥贵明在其2013年出版的书籍《低欲望社会：国.............
-
工程师文化是指在工程领域，由工程师群体共同创造、分享和传承的一系列价值观、信仰、行为模式、工作方式、思维方式以及社区规范的总和。它是一种深刻影响工程师个人和团队工作效率、创新能力、问题解决能力以及整个组织发展方向的无形力量。要详细理解工程师文化，我们可以从以下几个维度来剖析：一、核心价值观： 逻.............
-
杰克逊主义（Jacksonian Democracy）：一场改写美国政治格局的运动杰克逊主义（Jacksonian Democracy）并非一个由安德鲁·杰克逊本人明确定义和推行的学说，而是指代他在1820年代末至1830年代中期担任美国总统期间所倡导和实践的一系列政治思想、政策和运动，深刻地影响了.............
-
兵棋推演（Wargaming）是一种模拟战争或冲突的工具和方法，它通过使用棋子（代表军队、单位或领导者）、地图和一套预设的规则，在一种受控的环境下进行，以探索、分析和理解军事行动的潜在结果、策略的有效性以及特定情况下的决策。以下是对兵棋推演更详细的阐述：核心概念与目的： 模拟与学习: 兵棋推演最.............
-
极右翼是一个政治光谱上的概念，指的是比传统右翼更极端、更保守的政治意识形态和运动。要详细理解极右翼，需要从其核心理念、历史渊源、主要特征、多样性以及与主流右翼的区别等方面进行阐述。核心理念与主要特征：极右翼通常包含以下核心理念和特征，但并非所有极右翼群体都具备所有这些特质，而且这些特质的强调程度也可.............
-
科学、宗教与迷信：界定与区别科学、宗教和迷信是人类理解世界、解释现象的几种不同方式。它们在方法论、认知基础和目的上存在着显著的差异。理解这些区别，有助于我们更清晰地认识科学的本质，并辨别不同知识体系的价值与局限。 什么是科学？科学（Science）源自拉丁语的 "scientia"，意为“知识”。从.............
-
“键政”是一个在中国网络文化中兴起的词汇，它通常指的是那些热衷于在网络上发表政治评论、参与政治讨论的人。这个词带有一定的戏谑和讽刺意味，但也可以理解为一种积极的社会参与。 什么是键政？“键政”一词的来源并不完全确定，但普遍认为它来自“键盘政治”的缩写。顾名思义，“键”指的就是键盘，而“政”则代表政治.............
-
「数字化转型」绝非仅仅是一个抽象的概念，而是已经发展出了一系列成熟且可行的实践方法和策略。它是一个持续的、全方位的、以客户为中心的过程，旨在利用数字技术重塑企业或组织的运作方式、价值创造模式以及与客户互动的方式。一、 什么是「数字化转型」？简单来说，数字化转型就是利用数字技术（如人工智能、大数据、云.............
-
「富人思维」（Rich Mindset）并非指一种固定的、死板的模式，而是一种看待世界、应对挑战、规划未来以及与财富互动时的核心心态和行为模式。它强调的是一种主动、积极、成长和责任感的思维方式，而不是仅仅关注金钱的数量。简单来说，富人思维的核心在于：相信自己有能力创造和获取财富，并愿意为此付出努力、.............
-
什么是“翻译腔”？“翻译腔”是一个汉语中用来形容翻译作品中不自然、生硬、不符合汉语表达习惯的语言现象的词语。它通常是指译者在翻译过程中，过度地保留了原文的句法结构、词汇选择、语序甚至思维方式，导致译文读起来不像地道的汉语，反而像是由外国人用中文写出来的。可以从以下几个方面来理解“翻译腔”：1. 句法.............
-
文字的张力，是一个非常迷人且深刻的概念，它不仅仅是文字本身的意义，更包含了文字在运用过程中所产生的各种“拉扯感”、“未尽之言”、“潜在的可能性”以及与读者之间形成的“共鸣”和“互动”。我们可以从多个维度来理解它。核心概念：文字的张力，是指文字在传达信息、表达情感、塑造意境时，所包含的内在的、动态的、.............
-
“吃货”这个词，在现代语境下，早已超越了单纯的“爱吃”的范畴，它所包含的维度更加丰富和深入。一个真正的吃货，不仅仅是满足口腹之欲，更是一种对食物的尊重、探索、品味和分享的态度。下面我将尽可能详细地阐述“真正的吃货”应该具备哪些特质：一、 深厚的知识储备与敏锐的味蕾： 食材的理解： 真正的吃货对各.............
-
“反思怪”是一个网络流行词，通常用来形容那些过度纠结于过去的错误、错误的行为或者他人的评价，并且陷入一种无法自拔的负面情绪循环中的人。他们的大脑似乎总是在播放“回放”功能，一遍又一遍地分析和审视自己曾经做过的“错事”，并从中找到让自己痛苦和不安的理由。我们来详细拆解一下“反思怪”这个词，以及它背后可.............
-
A/B 测试，也被称为拆分测试，是一种通过比较两个或多个版本（通常是两个版本，标记为 A 和 B）的同一件事物（例如网页、应用程序功能、广告、电子邮件等），来确定哪个版本表现更好的用户体验研究方法。它的核心思想是：隔离变量，量化影响。 通过一次只改变一个或少数几个元素，然后将用户随机分配到不同的版本.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有