dropout方法
正则化是为了防止Dropout是一种正则化的技术，它可以防止神经网络过拟合。
Dropout的思想是在训练过程中临时将一部分神经元置零，使得它们不参与模型的训练或者说不参与前向传播和反向传播运算。所以说，dropout可以将神经网络压缩，甚至可以把多层神经网络转化为单层神经网络。
Dropout的缺点是它可能会降低模型的准确性，因此必须在训练过程中对模型进行调整，以确保模型能够尽可能地拟合数据，并尽可能地避免过拟合。

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