Dropout意思

Dropout是一種用於神經網路正則化（regularization）的技術，用於減少過擬合（overfitting）。在訓練過程中，Dropout會在網路的層中隨機丟棄一些神經元及其連線，使得網路中的神經元以一定的機率停止工作。這樣可以防止神經元之間形成過多的依賴，從而減少過擬合的風險。

Dropout的實現通常是在前向傳播的過程中，對於每個神經元，以一定的機率p將它丟棄，即不計算它的激活值，也不傳遞信息給它下面的神經元。這個機率通常在0.2到0.5之間，具體值需要根據模型的性能和數據集的大小來調整。

在反向傳播階段，被丟棄的神經元的權重更新會被忽略，因為它們沒有對輸出的貢獻。這樣，Dropout可以看作是一種模型平均（model averaging），因為每次前向傳播都相當於網路的一個不同子集的集合。

在測試階段，Dropout不會被使用，因為這時我們希望網路能夠全速工作。然而，由於Dropout會導致權重更新的縮減，因此在測試階段需要對權重進行調整，以補償訓練過程中的這種縮減。

Dropout是由Hinton等人於2012年提出，它是一種簡單而有效的正則化方法，已經被廣泛套用於圖像識別、自然語言處理等多個領域。