Dropout
Dropout说的简单一点就是：
我们在前向传播的时候，让某个神经元的**值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，如图1所示。
假设我们要训练这样一个神经网络，输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。
1.使用Dropout之后，过程变成如下：
（1）首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（图中虚线为部分临时被删除的神经元）
（2） 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。
（3）然后继续重复这一过程：
. 恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）
. 从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。
. 对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。
不断重复这一过程。
- 公式
没有Dropout的网络计算公式：
采用Dropout的网络计算公式：