Dropout 层在卷积神经网络中的作用

Dropout层是一种正则化方法，可以在训练过程中随机地将一些神经元的输出置为0，从而减少过拟合现象的出现。在卷积神经网络中，Dropout层可以放置在全连接层或卷积层之后，通过随机丢弃一些神经元的输出来增强网络的泛化能力，同时减少模型的复杂度和计算量。因为卷积神经网络中通常有大量参数，Dropout层的使用可以减少参数之间的复杂依赖关系，从而提高模型的鲁棒性和可解释性。