Dropout: 深度学习中的原理和实践 The Next Big Thing in AI?

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

机器学习（ML）模型是现代计算机科学的一个重要组成部分，而深度学习（DL）模型则在近几年的热潮下获得了更加广泛的应用。深度学习模型通常可以处理庞大的、复杂的数据集并提取出有用的特征。然而，在训练深度学习模型时，模型参数过多可能会导致过拟合现象，从而影响模型的预测准确性。“dropout”正是为了解决这一问题而被提出的一种技术。它是指在深度学习模型中，随机扔掉一些神经元的输出，使得这些神经元不能参与后面的计算，从而降低网络对输入数据的依赖程度。通过这种方式，模型可以在一定程度上抵御过拟合现象，达到较高的预测精度。本文将会介绍“dropout”，及其在深度学习中的原理和实践。

2.基本概念术语说明

2.1 Dropout

Dropout 是深度学习领域里出现的一种新型神经网络层技术，它提出了一个新的方法，可以有效地防止过拟合。它的提出最初源于 Hinton 提出的论文 Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors [Hinton2012]。

Dropout 的基本想法是，为了减少模型对某些输入特征的依赖，Dropout 可以把某些神经元的输出设置为 0。也就是说，模型每次在前向传播时都会随机选择哪些神经元的输出置零，这样做的好处之一就是能够减少某些特征对模型的依赖，从而防止过拟合。

Dropout 有两种形式：

1. Dropout 期望值是均匀分布的。即每一次迭代中，一个