蒙特卡洛（MC）辍学在喀拉拉斯与R

Question

如何使用Keras在卷积神经网络中实现蒙特卡洛辍学来估计YARIN GAL建议的预测不确定性？我正在使用R。R-Code is here

我正在小批量拟合模型，并希望以小批量评估模型以及蒙特卡洛辍学。在Keras文档中找不到任何提示。但是，我用旗帜训练训练我的模型= TRUE。

由于

Answer 1

常规辍学仅在训练时而不是测试时随机丢弃神经元，因此这是Dropout类的默认行为。如果您希望MC退出，则还需要在测试时使用training=TRUE，并且必须多次运行前向遍历：这将为您提供预测分布，例如，您可以随意使用计算平均值。

我对R不够熟悉，所以这里是我使用的类，而不是标准的Dropout类：

class MCDropout(keras.layers.Dropout):
    def call(self, inputs, training=None):
        return super(MCDropout, self).call(inputs, training=True)