本文阐述dropout的基本原理和算法实现过程，并用例子给出其实际应用 Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

在深度学习的过程中，当神经网络模型过于复杂时，往往会导致训练集的loss很小，但是测试集的loss非常大，这就是所谓的过拟合现象。
解决过拟合问题的方法之一就是通过正则化方法控制模型的复杂度。其中一种方法是对网络层进行Dropout操作。Dropout操作是在每一次前向传播时随机将某些输出神经元的权重设为0，从而使得一些隐含层单元之间高度耦合，这可以防止过拟合发生。在 dropout 操作中，我们通常设置一个超参数 keep_prob，即保留概率。如果某个神经元被置零，那么它的输出值就为0；如果某个神经元没有被置零，那么它将根据正常的前向传播规则计算输出值。

在实际应用中，dropout主要用于防止神经网络的过拟合，提升模型的泛化能力。除了在隐藏层进行 dropout 操作外，还可以在输入层、输出层等位置加入 dropout 层。由于 dropout 技术在不同阶段有不同的作用，因此一般需要进一步调参以达到最优效果。

本文将阐述dropout的基本原理和算法实现过程，并用例子给出其实际应用。

2.核心概念与联系

2.1 Dropout层

在深度学习中，一般将神经网络分成三层：输入层、隐藏层（也叫中间层）和输出层。每一层都可以包括多个神经元节点。每个节点接收上一层所有神经元的输入加上自己特有的连接权重，然后进行激活函数运算得到输出值，再传递给下一层的神经元。

Dropout是一个神经网络层，用来减轻过拟合