dropout | 深度学习

1、原理

深度神经网络训练过程中，随机删除一些神经元（或节点）服务阶段（让神经元以一定概率p停止工作），每个神经元的权重要乘p，以减少网络的复杂度和过拟合的风险。它的主要作用是增加模型的泛化能力，并提高网络的精度。

参数选取

dropout 的概率在 0.1 到 0.5 之间，dropout的概率为0.1表示在每次训练时，对于每个神经元（或节点）来说，有10%的概率被随机删除，不参与该次训练。

2、适用阶段

在训练阶段使用。在测试阶段，我们通常要使用训练好的神经网络来预测新的数据样本。如果在测试过程中同样使用dropout，则每个神经元的输出都会被随机丢弃一部分，导致预测结果的不稳定性和不可重复性。以保证结果的一致性和可重复性。
在前向传播过程中，dropout可以随机减少节点的连接，以减少模型的复杂度和对某些特定特征的依赖，从而缓解过拟合问题。在后向传播过程中，dropout会随机使一些节点的梯度变为零，以减少参数的相关性，防止参数在训练中互相依赖，从而使得模型更加鲁棒。

3、优缺点

下面是dropout的优点和缺点：

优点：

减少过拟合：dropout可以随机去掉一些节点或神经元，减少模型对于某些特定特征的过度依赖，从而缓解过拟合问题。
增强模型泛化能力：通过dropout操作，模型学习到的特征会更加丰富和多样化，这可以增强模型的泛化能力，提高模型在未见过数据上的表现。
提高模型鲁棒性：dropout可以随机地破坏参数之间的相关性，促进网络中参数的独立性，从而提高模型的鲁棒性，使得模型对于噪音和扰动的容忍能力更强。

缺点：

训练时间会增加：dropout会增加模型的训练时间，因为每个epoch中需要训练多个不同的网络。
某些神经元的影响可能丢失：dropout操作会随机地丢掉一些神经元，这可能会丢失一些对于特定问题非常重要的特征。
不易解释：dropout会随机地去掉一些神经元，从而使得神经网络更加复杂，不易解释和理解。

需要注意的是，dropout并非适用于所有的神经网络和所有的任务，我们需要在具体任务中结合具体的实验结果来判断是否采用dropout。