【深度学习】正则化方法——dropout

正则化方法——Dropout

所谓dropout，是指在神经网络之中每一次前向传播都随机以一定的概率将一些神经元丢弃。
一般用于全连接层输出之后。
假如一个全连接层的输出是x，那么使用dropout对其丢弃的做法是：
x = { 0 , x < p x 1 − p , x ≥ p x=\begin{cases} 0,x<p \\ \frac{x}{1-p},x \ge p \end{cases} x={