Dropout

Dropout er en regulariseringsteknikk som benyttes i kunstig intelligens (KI), spesielt under trening av nevrale nettverk, for å motvirke overtilpasning. Ved å tilfeldig deaktivere en andel av nevronene i nettverket under trening, endres nettverksarkitekturen dynamisk i hver treningsiterasjon. Denne stokastiske prosessen sørger for at det nevrale nettverket lærer robuste funksjoner som er mindre avhengige av spesifikke nevroner, og forbedrer dermed evnen til å generalisere til nye data.

Formålet med Dropout

Hovedformålet med dropout er å redusere overtilpasning—en situasjon der en modell lærer støyen og detaljene i treningsdataene for godt, noe som gir dårlig ytelse på ukjente data. Dropout motvirker dette ved å redusere komplekse samspill mellom nevroner og oppmuntrer nettverket til å utvikle funksjoner som er nyttige og generaliserbare.

Hvordan Dropout fungerer

1. Treningsfase: Under trening velger dropout tilfeldig nevroner som skal deaktiveres basert på en spesifisert dropout-rate, en hyperparameter som angir sannsynligheten for at et nevron settes til null. Dette sikrer at kun et utvalg nevroner er aktive i hver treningsomgang, noe som gjør modellen mer robust.
2. Inferensfase: Under testing anvendes ikke dropout. I stedet skaleres vektene til nevronene med dropout-raten for å kompensere for det økte antallet aktive nevroner sammenlignet med treningsfasen.

Implementering av Dropout

Dropout kan integreres i ulike lag i nevrale nettverk, inkludert fullstendig tilkoblede lag, konvolusjonslag og rekurrente lag. Det brukes vanligvis etter et lags aktiveringsfunksjon. Dropout-raten er en viktig hyperparameter, og ligger ofte mellom 0,2 og 0,5 for skjulte lag, mens den for inndatalag vanligvis settes nærmere 1 (f.eks. 0,8), noe som betyr at færre nevroner deaktiveres.

Eksempler og bruksområder

• Bilde- og talegjenkjenning: Dropout er utbredt i oppgaver innen bilde- og talegjenkjenning, og forbedrer modellens robusthet og nøyaktighet ved å forhindre overtilpasning.
• Naturlig språkprosessering (NLP): I NLP forbedrer dropout modellens generalisering på tvers av ulike tekstinnspill, og gir bedre forståelse og generering.
• Bioinformatikk: Dropout hjelper ved analyse av komplekse biologiske data, og trener modeller til å forutsi utfall på bakgrunn av mangfoldige innspill.

Fordeler med å bruke Dropout

• Bedre generalisering: Dropout fremmer bedre generalisering til ukjente data ved å forhindre overtilpasning.
• Modellforenkling: Det fungerer som en implisitt form for modellgjennomsnitt, og forenkler modellen uten eksplisitte ensemble-metoder.
• Økt robusthet: Innføring av tilfeldighet tvinger modellen til å lære generelle egenskaper, noe som øker robustheten.

Utfordringer og begrensninger

• Lengre treningstid: Dropout kan forlenge treningen, da nettverket trenger flere epoker for å konvergere på grunn av den tilfeldige utvelgelsen av nevroner.
• Ikke ideelt for små datasett: På små datasett kan dropout være mindre effektivt, og andre regulariseringsteknikker eller datautvidelse kan være bedre alternativer.

Dropout i nevrale nettverksarkitekturer

• Konvolusjonsnevrale nettverk (CNN): Dropout brukes ofte etter fullstendig tilkoblede lag i CNN-er, men er mindre vanlig i konvolusjonslagene.
• Rekurrente nevrale nettverk (RNN): Selv om dropout kan brukes i RNN-er, benyttes det med forsiktighet på grunn av den sekvensielle databehandlingen i slike nettverk.

Relaterte teknikker

• Batch normalisering: Ofte brukt sammen med dropout, stabiliserer batch normalisering læringen ved å normalisere laginnputtene.
• Tidlig stopp og vektforfall: Andre regulariseringsteknikker som kan brukes sammen med dropout for å redusere overtilpasning ytterligere.

Dropout i KI

Dropout er en mye brukt regulariseringsteknikk innen kunstig intelligens (KI), spesielt i nevrale nettverk, for å motvirke overtilpasning under trening. Overtipasning oppstår når en modell lærer treningsdataene for nøye, noe som gir dårlig generalisering til nye data. Dropout hjelper ved å tilfeldig fjerne enheter (nevroner) sammen med deres forbindelser under trening, og forhindrer komplekse samspill i treningsdataene.

Denne teknikken ble grundig gjennomgått i artikkelen “A Survey on Dropout Methods and Experimental Verification in Recommendation” av Yangkun Li m.fl. (2022), hvor over sytti dropout-metoder ble analysert, med vekt på deres effektivitet, bruksområder og mulige forskningsretninger (lenke til artikkel).

Videre har innovasjoner i bruk av dropout blitt utforsket for å forbedre KI’s pålitelighet. I artikkelen “Hardware-Aware Neural Dropout Search for Reliable Uncertainty Prediction on FPGA” av Zehuan Zhang m.fl. (2024) foreslås et rammeverk for neural dropout-søk for automatisk optimalisering av dropout-konfigurasjoner for bayesiske nevrale nettverk (BayesNNs), som er avgjørende for usikkerhetsestimering. Dette rammeverket forbedrer både algoritmisk ytelse og energieffektivitet når det implementeres på FPGA-maskinvare (lenke til artikkel).

I tillegg har dropout-metoder blitt brukt i mange forskjellige felt utover typiske nevrale nettverksoppgaver. For eksempel viser “Robust Marine Buoy Placement for Ship Detection Using Dropout K-Means” av Yuting Ng m.fl. (2020) bruk av dropout i klyngealgoritmer som k-means for å øke robustheten ved plassering av marine bøyer for skipsgjenkjenning, og demonstrerer dropouts allsidighet på tvers av KI-bruksområder (lenke til artikkel).