自适应的dropout

自适应的dropout是指在训练神经网络时，根据每一层的激活值来自适应地调整dropout率。

传统的dropout是在每一层的输入上随机地丢失一定比例的神经元，以防止网络过拟合。但是，不同的层具有不同的激活分布和重要性，因此应该根据每一层的情况来调整dropout率。

自适应的dropout通过计算每一层的激活值的方差来确定dropout率。方差越大，表示该层在训练中起到的作用越大，因此dropout率应该越小；反之，方差越小，表示该层对网络的影响较小，dropout率应该越大。

自适应的dropout可以更好地控制网络的过拟合，并提高网络的泛化能力。