转载： dropout为啥要rescale？

传送门1 传送门2 概述 dropout可以让模型训练时，随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重(但会保存下来，下次训练得要用，只是本次训练不参与bp传播)，其他过程不变。 我们通常设定一个dropout radio=p，即每个输出节点以概率p置0（不工作，权重不更新），假设每个输出都是独立的，每个输出都服从二项伯努利分布p(1-p), 那么大约认为训练时，只使用了q= (1-p)比

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