Dropout Layer层作用

Dropout Layer层是一种用于防止神经网络过拟合的技术。它的作用是在训练过程中随机地将一部分神经元（节点）的输出值设置为0，从而降低网络的复杂度。通过这种随机失活的方式，在每次迭代中，神经网络中的不同子集都会被训练，从而减少了对某些特定节点的依赖。这有助于提高网络的泛化能力和稳定性，从而避免出现过拟合的问题。

具体地说，Dropout Layer层可以在每次迭代中随机选择一些节点进行失活，比如以一定的概率p失活某个节点，这个概率可以在训练时调节。在测试时，Dropout Layer层不会对节点进行失活，而是将所有节点的输出值乘以p作为最终的输出，以保证网络的一致性。