来源：投稿 作者：梦飞翔
编辑：学姐
为什么提出这种方法？
神经网络在训练过程中，由于正负样本不均衡、样本特征显著性不足、训练参数不合适等原因会导致发生过拟合现象，即模型参数陷入局部最优，仅对训练集中样本有较好预测能力，对于其他数据表现会非常差。因此，需要引入正则化(Normalization)改善网络训练过程。DropOut方法便是由此而生，被用来缓解网络过拟合风险。
这种方法本质是什么？
本质是通过随机删除部分神经元（特征）及其对应连接，实现对网络特征提取的随机修正，这种过程被称作随机正则化，过程如Figure1所示。
作者称，这种思想来源于人工智能领域的遗传算法，通过随机变异的方式，来促进整个种群的整体进化，个人理解可以通过式1进行表示，在n个参数的某种配置下，预测结果可能接近参考结果，然而此时的目标函数可能处于凸优化中的一个鞍点（局部最优），此时，只需随机改变数个参数，所有的参数都将被迫随之改变，进入下一轮的优化过程：
如何实现？
这里以Pytorch为例，Dropout在实现里面被设置成一种方法对象的形式，即先定义方法构成对象，再用来处理数据，这里附上Pytorch的官方教程链接
(https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.Dropout.html?highlight=dropout#torch.nn.Dropout)
简要描述一下，即先定义随机丢弃率(p)，是否采用再赋值方式调用(inplace)，以及最为重要的训练过程指示标志(training)，在训练过程结束后，一定要注意将该标志改为false，否则，在验证过程中，它依旧会进行随机的特征丢弃，大大降低网络模型所表现出的性能。
快速调用可以写作：
>>> m = nn.Dropout(p=0.2)
>>> input = torch.randn(20, 16)
>>> output = m(input)
其中，第一句话为生成方法对象，第二句随机生成一个例子tensor，第三句实现dropout，input在真实项目中即为动态网某层输出。
据我在使用过程中的经验，dropout一般在浅层网络尽量少的使用，因为过拟合一般是在深层网络中出现，浅层网络一般属于欠拟合问题。
深浅的界限因人而异，据我观察，在Res16、Res32中，如果在网络特征提取过程中引入dropout，会降低网络性能，在Res32最后的全连接层加入，会有小幅性能提升。
Res50中，在网络中游加入，可以产生一定正向影响，综上所述，我个人认为深层浅层大概是以50层为界限，当然，ResNet独特的残差连接(skip connection)可以提高网络的训练效果，因此可能效果不是特别明显，在VGG这种密集FCN里面的效果可就大展神威了，通过这里也可以看出，网络模型不是越深越强，根据任务选择最合适的层数会有事半功倍的效果！
结果如何？
作者给出了规范的对比表格，其中，MNIST简单手写数字数据集结果：
对于彩色视觉数据集：
其他的不在一一赘述，有兴趣可以直接参考论文原文：
《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》。
总结
Dropout这是一种非常好用，实现也简单的减弱过拟合风险的方法，个人实验发现的已知适用场景：数据量大却特征显著性不足、网络模型深不易训练。如果百尺竿头了，也许能利用它更进一步！
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