神经网络中的Dropout：深度学习中的强大正则化技术

神经网络在深度学习中扮演着重要角色，但过拟合是一个常见的问题。为了解决这一问题，研究人员提出了一种强大的正则化技术，称为Dropout。本文将详细介绍Dropout的工作原理，并提供相应的源代码示例。

Dropout是一种用于神经网络的正则化技术，旨在减少过拟合现象。它通过在训练过程中随机丢弃一些神经元的输出来实现这一目标。这些被丢弃的神经元在训练中不再参与前向传播和反向传播过程，从而迫使网络中的其他神经元更好地学习特征。

在实践中，Dropout通常应用于全连接层。每个神经元都有一个与之关联的丢弃概率，表示该神经元在每次训练迭代中被丢弃的概率。通常情况下，丢弃概率在0.2到0.5之间。通过随机选择要丢弃的神经元，网络在每个训练迭代中都会有所变化，从而增加了模型的鲁棒性。

下面是一个使用PyTorch实现Dropout的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Net