今天第一次在别人的代码里面看到了dropout 这个功能，找了一下相关的资料大概理解了一些。论文地址
dropout其实挺简单的，一句话说就是每次训练的时候，按照一定几率P随机丢弃一些feature或者Input， 具体做法是把这一项feature设置成0
然后把剩下的没有丢弃的feature或者input 按照 1/P 的倍率放大。
dropout是为了解决大网络但是小训练集的过拟合问题，但是可以一般性的避免过拟合。
这里总结一下我所知道的避免过拟合的方法
input 的dropout概率推荐是0.8， hidden layer 推荐是0.5， 但是也可以在一定的区间上取值
缺点就是会明显增加训练时间，因为引入dropout之后相当于每次只是训练的原先网络的一个子网络，为了达到同样的精度需要的训练次数会增多。
大型网络但是数据集缺少的时候可以使用dropout防止过拟合，对于小型网络或者说不缺数据集的网络不推荐使用。
Dropout简单理解 Dropout 理解dropout
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引言：相信有接触过深度学习的同学应该知道dropout可以用来解决过拟合问题，但为什么dropout能解决过拟合，...
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本文标题：对Dropout的理解
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