DropPathとは - Shinichi0713/LLM-fundamental-study GitHub Wiki

はい、DropPath（Stochastic Depth）は、
**「深いニューラルネットワークにおいて、訓練時にランダムに残差（またはブロック）ごと“通り道”を落とす（スキップする）ためのレイヤ」**です。

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詳しく解説

1. なぜ使うの？

• 深いネットワークでは過学習や勾配消失が起きやすい
• DropPathは「層全体を確率的にスキップ」することで、
  • ネットワークのアンサンブル的な効果
  • 汎化性能の向上
  • 残差ブロック（ResNetなど）の訓練安定化
    を狙っています

2. どう動くの？

• 訓練時のみ有効（推論時は何もしない）
• 残差ブロックなどの出力を、一定確率で「0」にして入力だけを通す
• 確率$p$で「通り道」（path）を落とす（dropする）のでDropPath
• 落とさなかった場合は出力を$\frac{1}{1-p}$倍してスケール補正

3. どこで使うの？

• ResNet, Vision Transformer（ViT）などの「残差接続」や「ブロック」単位で
• timmやtransformersの多くのモデルで使われています

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公式ドキュメントより（timm）

DropPath implements Stochastic Depth per sample (when applied in main path of residual blocks).

During training, randomly drops entire residual paths (blocks) with a certain probability.

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参考コード例

from timm.models.layers import DropPath

# 使い方例
import torch
x = torch.randn(8, 128, 32, 32)  # [batch, channels, H, W]
dplayer = DropPath(drop_prob=0.2)
out = dplayer(x)  # 訓練時は20%で「全体をゼロ」に

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まとめ

• DropPathは「層単位のDropout」
• 深いネットワークの汎化性能向上や学習安定化のためのテクニック
• timmなどの最新モデルで標準的に使われています

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関連ワード: Stochastic Depth, ResNet, Vision Transformer, Dropout

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