Dropout导致loss函数上下浮动

Dropout 是一种在神经网络中防止过拟合的技术，它会随机地将一些神经元的输出置为零。这样做的目的是让网络不能过于依赖某些特定的神经元，从而在一定程度上减少过拟合。因为 Dropout 是随机的，所以每次训练的结果都会有所不同，导致 loss 函数的上下浮动是正常的现象。

然而，如果 Dropout 的概率过大，那么会导致网络的训练时间变长，因为网络需要更多的迭代才能收敛。此外，过大的 Dropout 概率也可能会影响模型的性能，因为一些重要的神经元可能被随机地置为零，从而影响了模型的表现。因此，在使用 Dropout 技术时，需要根据实际情况选择适当的概率值。