dropout层的作用

Dropout是一种常用的正则化方法，其主要作用是通过在深度神经网络的训练过程中随机丢弃一部分神经元，以防止过拟合的发生。具体来说，每个神经元都有一定的概率被随机丢弃，这样可以强制让神经网络学习到不同的特征，并且减少神经元之间的相互依赖性，从而提高了模型的泛化能力。此外，Dropout还可以缩短训练时间，因为每次训练只需要更新一部分神经元的权重，降低了计算复杂度。