模型过拟合-解决方案（二）：Dropout

• Dropout中文含义：退出。其指的就是在神经网络的训练过程中提出的一种防止过拟合的策略。
• 核心思想：Learning less to learn better
• 策略旨在训练过程中按照一定的概率（一般情况下：隐藏层采样概率为0.5，输入层采样概率为0.8）随机删除网络中的神经元（输出层除外）。
  如下为标准的神经网络：
  
  Dropout后的神经网络：
  

Dropout在训练时和使用（测试）时的策略不同，训练时随机删除一些神经元，在使用模型时将所有的神经元加入。