Dropout是一种正则化技术，通过随机关闭部分神经元来防止过拟合。它降低了神经网络的复杂性，增加了泛化能力。简单来说，Dropout在训练过程中随机'丢弃'一部分神经元，使得模型在每次迭代中都略有不同，从而避免了权重过度依赖。
一个全连接形态：
经过dropout后：
总结：
Dropout很简单，一句话就可以说的清：随机删除减少神经元的数量，使网络变得更简单。
什么是Dropout结构
于 2022-03-13 22:25:40 首次发布
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