TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合

一、 Dropout原理简述： tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层。 Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了。示意图如下：

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