Dropout 是深度学习模型中用于防止过度拟合的正则化技术。它涉及在训练期间随机选择网络中要忽略或“退出”的神经元，从而减少它们对下游神经元激活的贡献。这有助于防止神经元之间复杂的共同适应，使模型更具弹性并且不太可能过度拟合训练数据。在测试或推理过程中，所有神经元都被激活以进行预测。Dropout 已被证明可以有效提高深度学习模型的性能，特别是对于大型和复杂的数据集，并在实践中得到广泛应用。
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Dropout 是深度学习模型中用于防止过度拟合的正则化技术。它涉及在训练期间随机选择网络中要忽略或“退出”的神经元，从而减少它们对下游神经元激活的贡献。这有助于防止神经元之间复杂的共同适应，使模型更具弹性并且不太可能过度拟合训练数据。在测试或推理过程中，所有神经元都被激活以进行预测。Dropout 已被证明可以有效提高深度学习模型的性能，特别是对于大型和复杂的数据集，并在实践中得到广泛应用。
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