dropout层的理解

原文：https://blog.csdn.net/u013007900/article/details/78120669/  作用：用于减少过拟合。 dropout是指深度学习训练过程中，对于神经网络训练单元，按照一定的概率将其从网络中移除，注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。 过拟合是深度神经网（DNN）中的一个常见问题：模型只学会

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