dropout层叫什么

Dropout层是深度学习中的一种正则化技术，它在神经网络训练过程中随机关闭一部分神经元，这样可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。它的正式名称是“dropout层”或“dropout regularization”。在训练阶段，每个神经元有一定的概率被临时从网络中移除，而在测试或预测时，所有神经元都参与计算，但使用它们的平均激活值来保持整体预测的一致性。