drop过程

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更新参数让网络进行学习。使用dropout之后过程变成：

1. 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（下图中虚线为部分临时被删除的神经元）

2. 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就按照随机梯度下降法更新（没有被删除的神经元）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。

为什么dropout可以解决过拟合呢

取平均

先回到正常的模型（没有dropout），我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络，一般会得到5个不同的结果，此时我们可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果。（例如 3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9，其它两个网络给出了错误结果）。这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题。因为不同的网络可能产生不同的过拟合，取平均则有可能让一些“相反的”拟合互相抵消。dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络（随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同)，整个dropout过程就相当于 对很多个不同的神经网络取平均。而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。

减少神经元之间复杂的共适应关系

因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。（这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况）。迫使网络去学习更加鲁棒的特征 （这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在）。换句话说假如我们的神经网络是在做出某种预测，它不应该对一些特定的线索片段太过敏感，即使丢失特定的线索，它也应该可以从众多其它线索中学习一些共同的模式（鲁棒性）。（这个角度看 dropout就有点像L1，L2正则，减少权重使得网络对丢失特定神经元连接的鲁棒性提高）

参考：
Neural networks and deep learning
Dropout解决过拟合问题