一、过拟合(Overfitting)
Overfitting 也被称为过度学习，过度拟合。 它是机器学习中常见的问题。 举个Classification（分类）的例子。
过拟合
图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试数据的适应性较差。
二、解决方法
方法一： 增加数据量, 大部分过拟合产生的原因是因为数据量太少了. 如果我们有成千上万的数据, 线也会慢慢被拉直, 变得没那么扭曲 .
方法二：运用正规化. L1, L2 regularization 等等。 我们简化机器学习的公式为 y=Wx . 在过拟合中, W 的值往往变化得特别大或特别小. 为了不让W变化太大, 我们在计算误差上做些手脚. 原始的 cost 误差是 cost = (预测值-真实值)的平方. 如果 W 变得太大, 我们就让 cost 也跟着变大, 变成一种惩罚机制. 这一种形式的 正规化。详细请看戳这里。
还有一种：专门用在神经网络的正规化的方法, 叫作 dropout. 在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 是这个神经网络变得”不完整”. 用一个不完整的神经网络训练一次.
到第二次再随机忽略另一些, 变成另一个不完整的神经网络. 有了这些随机 drop 掉的规则, 我们可以想象其实每次训练的时候, 我们都让每一次预测结果都不会依赖于其中某部分特定的神经元. 像L1, L2正规化一样, 过度依赖的 W , 也就是训练参数的数值会很大, L1, L2会惩罚这些大的 参数. Dropout 的做法是从根本上让神经网络没机会过度依赖.
三、建立 dropout 层
首先导入框架
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
...
...
Wx_plus_b = tf.nn.dropout(Wx_plus_b, keep_prob)
这里的keep_prob是保留概率，即我们要保留的结果所占比例，它作为一个placeholder，在run时传入， 当keep_prob=1的时候，相当于100%保留，也就是dropout没有起作用。 下面我们分析一下程序结构，首先准备数据，
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
y = LabelBinarizer().fit_transform(y)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3)
其中X_train是训练数据, X_test是测试数据。 然后添加隐含层和输出层
# add output layer
l1 = add_layer(xs, 64, 50, 'l1', activation_function=tf.nn.tanh)
prediction = add_layer(l1, 50, 10, 'l2', activation_function=tf.nn.softmax)
loss函数（即最优化目标函数）选用交叉熵函数。交叉熵用来衡量预测值和真实值的相似程度，如果完全相同，交叉熵就等于零。
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1])) # loss
train方法（优化算法）采用梯度下降法
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
最后开始train，总共训练500次。
sess.run(train_step, feed_dict={xs: X_train, ys: y_train, keep_prob: 0.5})
#sess.run(train_step, feed_dict={xs: X_train, ys: y_train, keep_prob: 1})
结果如下：
drop_out = 0.5
drop_out = 1
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