dropout的概念
Dropout 是指在深度学习中一种常用的技术，用于防止过拟合。它的基本思想是在训练过程中随机地将一些神经元的输出设置为 0，从而减少神经元之间的依赖性，迫使网络学习更加鲁棒的特征。
具体来说，Dropout 技术在每个训练批次中，以一定的概率（通常为 0.5 或 0.2）随机地将一些神经元的输出设置为 0。这样，在每次训练时，网络都会接收到不同的输入，从而减少了神经元之间的依赖性，迫使网络学习更加鲁棒的特征。
Dropout 技术可以被应用于神经网络的各个层，包括输入层、隐藏层和输出层。在应用 Dropout 技术时，需要注意选择合适的概率和应用的层数，以避免过度减少神经元之间的依赖性，导致网络的性能下降。
正则化包括dropout
Dropout 技术是一种简单而有效的防止过拟合的技术，可以提高神经网络的泛化能力和鲁棒性。

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