深度学习中Dropout

小编在深度学习的学习过程中，遇到的第2个概念是Dropout，所以又是一顿恶补。但感觉这个Dropout不仅要有通俗的个人理解，对原理的理解也是很重要的。 为什么会有Dropout 在模型训练过程中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络中，过拟合表现为：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。

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