正则化是为了防止dropout层原理
    dropout层是一种在神经网络中常用的正则化方法，其可以有效地防止过拟合现象的发生。dropout层的原理是在训练过程中，以一定的概率随机忽略网络中的某些神经元，从而减少神经元之间的依赖性，增强模型的泛化能力。
    具体来说，dropout层在训练时以一定的概率p将神经元的输出置为0，而在测试时所有神经元的输出都被保留。这种随机性的引入可以视为对神经元的一种噪声处理，从而使得网络对于噪声的鲁棒性得到了提升。此外，如果网络中不同神经元的输出之间存在较强的依赖性，dropout也可以减少这种依赖性，从而防止过度拟合。
    dropout层的使用只需要在网络中加入一层即可，其可以放在全连接层、卷积层等层之后。在实际应用中，dropout层的概率p一般设置为0.5。需要注意的是，dropout层的使用会增加网络的计算量，因此在较大的网络中使用时需要考虑计算成本。

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