maltab中bp加入正则化dropout方法

在MATLAB中，加入正则化Dropout是一种常用的防止过拟合技术，特别是在深度学习神经网络中。Dropout是一种随机失活策略，它在训练过程中随机忽略一部分神经元的输出，以此来减少神经元之间的依赖，增强模型的泛化能力。

要在MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中应用正则化的Dropout，你可以按照以下步骤操作：

1. **创建网络结构**：首先，你需要定义你的神经网络结构，比如`patternnet`、`feedforwardnet`等。

net = feedforwardnet([numLayers, numNodes]);

在这里，`numLayers`是层数，`numNodes`是指每个隐藏层的节点数。

2. **启用Dropout**：在`trainNetwork`函数中设置Dropout参数，例如添加`'DropoutLayer'`选项，并指定Dropout率（通常范围在0.2到0.5之间）。假设Dropout率为0.5：

net = trainNetwork(XTrain, YTrain, 'InitialLearnRate', learnRate, ...
                   'MaxEpochs', maxEpochs, ...
                   'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
                   'DropoutLayer', 0.5);

3. **调整其他参数**：记得调整其他训练参数，如学习率 (`learnRate`)、最大迭代次数 (`maxEpochs`) 和批次大小 (`miniBatchSize`)。

4. **评估和预测**：在测试阶段，Dropout不会被应用，所以你需要单独处理验证集或测试集，以得到正常的输出结果。