对dropout的简单理解

• Dropout简介

      1、出现原因：

      在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，训练样本太少，训练出来的模型就容易产生过拟合现象。

      过拟合的具体表现为：

              模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。

      dropout可以比较有效的缓解过拟合的发生，在一定程度上达到正则化的效果。

     2、什么是dropout

          dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器，可以明确地减少过拟合现象。

简单来说就是在：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，这样可以神模型泛化性更强，因为不会太依赖某些局部的特征，如下图所示：

• Dropout的工作流程

使用dropout之前正常流程为：首先输入x，通过神经网络前向传播，然后把误差反向传播，更新参数让网络进行学习。

使用dropout之后，流程变为：

        ① 首先随机删除网络中一般的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变；

               ② 然后输入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 恢复被删除的申晋源之后继续重复过程②