概述
Dropout，是指在神经网络中，随机失活部分隐层的神经元。是深度学习中一种针对过拟合的解决方法。
流程
1 对于隐层神经元，先随机使一部分神经元失活（临时删除）。如果图所示
dropout
2 通过子网络（临时删除隐层神经元后的网络）进行前向传播，再通过BP算法来更新没有被删除的隐层神经元的参数。
3 将第一步中临时删除的神经元恢复，再一次重复1,2两个步骤。
解决过拟合
在网上查找了一下，并没有发现一个非常系统的数学证明来证明dropout可以解决过拟合，但是有直观的解释。
1 对于每一次的drop,都可以看成是一个独立的神经网络。 多次dropout可以看成是训练了若干个神经网络。那么对于整个数据集而言，经过dropout后，隐层神经元的参数可以看成是多个不同神经网络的平均值。通过取平均值可以消除个别模型中的过拟合的部分。
这个过程其实和机器学习中的bagging思路比较类似，每一个batch对应着不同取样的数据，然后训练处对应的模型，最后将所有模型结合取平均。
2 dropout可以降低不同神经元之间的依赖关系。促使模型去学习更具有泛化性的特征。因为每次dropout保留的神经元不同，可能某些具有特例性的特征神经元没有被保留，这时模型会继续学习其他特征来提高模型的准确度。不同神经元之间的依赖程度降低，也间接说明整个模型的复杂程度降低了。从而起到了减少过拟合的作用。
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