深入理解Dropout原理

1. 简介        深度神经网络包含多个非线性隐藏层，这使得它能够学习输入和输出之间的复杂关系，但我们不可否认的是：在实际情况中，即使测试集和训练集来自同一分布，训练集仍会存在噪声，那么网络就会同时学习数据和噪声的分布，这样就会容易导致过拟合。        在机器学习中，我们通常采用模型组合来提高模型的性能。然而，对于大型的神经网络来说，对多个网络模型的输出取平均的做法是耗费时间和空间的。

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