另一种正则化方法：Drop-Out

1. Dropout简介
   1.1在2012年，Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。

   在2012年，Alex、Hinton在其论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》中用到了Dropout算法，用于防止过拟合。并且，这篇论文提到的AlexNet网络模型引爆了神经网络应用热潮，并赢得了2012年图像识别大赛冠军，使得CNN成为图像分类上的核心算法模型。

   随后，又有一些关于Dropout的文章《Dropout:A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》、《Improving Neural Networks with Dropout》、《Dropout as data augmentation》。

   从上面的论文中，我们能感受到Dropout在深度学习中的重要性。那么，到底什么是Dropout呢？

   Dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。这种方式可以减少特征检测器（隐层节点）间的相互作用，检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用。

   Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征

1.2Dropout出现的原因
在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。

使用Dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发生，在一定程度上达到正则化的效果。Dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。

大规模的神经网络有两个缺点：

• 费时

• 容易过拟合

为了解决过拟合问题，一般会采用ensemble方法，即训练多个模型做组合，此时，费时就成为一个大问题，不仅训练起来费时，测试起来多个模型也很费时。总之，几乎形成了一个死锁。

dropout也能达到同样的效果，它强迫一个神经单元，和随机挑选出来的其他神经单元共同工作，达到好的效果。消除减弱了神经元节点间的联合适应性，增强了泛化能力。

经过交叉验证，隐含节点dropout率等于0.5的时候效果最好，原因是0.5的时候dropout随机生成的网络结构最多。

2. Dropout具体工作流程
   正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：

（1）首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变。
（2） 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。
（3）然后继续重复这一过程：
.恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）
. 从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。
. 对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。
不断重复这一过程。

3.Dropout在神经网络中的使用
下面，我们具体讲解一下Dropout代码层面的一些公式推导及代码实现思路。
dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络，随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同，整个dropout过程就相当于对很多个不同的神经网络取平均。而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。

因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用.

Keras开源项目GitHub地址为：
[https://github.com/fchollet/keras/tree/master/keras]

reference：
https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724