PyTorchを使用したMC Dropoutの実装と解説

以下に、PyTorchを使用してMC Dropoutを実装する方法を示します。

まず、以下のような基本的なネットワークアーキテクチャを持つニューラルネットワークを定義します。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(20, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 2)
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

次に、MC Dropoutを適用するために、モデルの学習時と推論時で挙動を変える必要があります。以下のように、学習時には各層の後にnn.Dropoutを追加し、推論時にはモデルを評価モードに設定します。

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# 学習ループ
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(input)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()
# 推論時には評価モードに設定
net.eval()

モデルを評価モードに設定した後、MC Dropoutを使用して不確実性を推定するために、推論を複数回行います。以下のコード例では、推論を10回繰り返し、各推論結果の平均を取ります。

num_samples = 10
predictions = []
for _ in range(num_samples):
    output = net(input)
    predictions.append(output.detach().numpy())
predictions = torch.tensor(predictions)
mean_prediction = torch.mean(predictions, dim=0)

以上がMC Dropoutの基本的な実装方法です。この手法を使用することで、モデルの予測に対する不確実性を推定することができます。