在学习深度学习时，常常有人会问到这样一个问题：Dropout技术为什么能防止过拟合？

当然，简单的回答是：防止参数过分依赖训练数据，增加参数对数据集的泛化能力。

这样的回答，当然是正确的。但有点抽象。我来说点具体的案例，以帮助大家更形象化地理解。首先，这涉及到深度学习的分布式特征表达。

1.什么是分布式特征表达呢？

分布式表征（Distributed Representation），是人工神经网络研究的一个核心思想。那什么是分布式表征呢？简单来说，就是当我们表达一个概念时，神经元和概念之间不是一对一对应映射（map）存储的，它们之间的关系是多对多。具体而言，就是一个概念可以用多个神经元共同定义表达，同时一个神经元也可以参与多个不同概念的表达，只不过所占的权重不同罢了。

举例来说，对于“小红汽车”这个概念，如果用分布式特征地表达，那么就可能是一个神经元代表大小（形状：小），一个神经元代表颜色（颜色：红），还有一个神经元代表车的类别（类别：汽车）。只有当这三个神经元同时被激活时，就可以比较准确地描述我们要表达的物体。

分布式表征表示有很多优点。其中最重要的一点，莫过于当部分神经元发生故障时，信息的表达不会出现覆灭性的破坏。比如，我们常在影视作品中看到这样的场景，仇人相见分外眼红，一人（A）发狠地说，“你化成灰，我都认识你（B）！”这里并不是说B真的“化成灰”了，而是说，虽然时过境迁，物是人非，当事人B外表也变了很多（对于识别人A来说，B在其大脑中的信息存储是残缺的），但没有关系，只要B的部分核心特征还在，那A还是能够把B认得清清楚楚、真真切切！人类的大脑还是真的厉害啊！

事实上，利用神经网络的分布式特征表达，还可以用来阻止过拟合的发生。

下面我们来谈谈这个问题

2.什么是Dropout技术呢？

2012年，Hinton等人发表了一篇高引用论文[1]，其中提到了一种在深度学习中广为使用的技巧：丢弃学习（Dropout Learning）。算法的核心思想和前文讲解的理念有异曲同工之妙。

“丢弃学习（Dropout，也有人称之为“随机失活”）”是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。“丢弃学习”通常分为两个阶段：学习阶段和测试阶段。

图1 Dropout示意图（图片来源：参考文献[2]）

在学习阶段，以概率p主动临时性地忽略掉部分隐藏节点。这一操作的好处在于，在较大程度上减小了网络的大小，而在这个“残缺”的网络中，让神经网络学习数据中的局部特征（即部分分布式特征）。在多个“残缺”之网（相当于多个简单网络）中实施特征，总要比仅在单个健全网络上进行特征学习，其泛化能力来得更加健壮。

而在测试阶段，将参与学习的节点和那些被隐藏的节点以一定的概率p加权求和，综合计算得到网络的输出。对于这样的“分分合合”的学习过程，有学者认为，“丢弃学习”可视为一种集成学习（Ensemble Learning）[3]。

这里顺便简单介绍一下集成学习的思路。集成学习的理念，有点类似于中国的那句古话“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”。在对新实例进行分类时，集成学习把若干个单个分类器集成起来，通过对多个分类器的分类结果进行某种优化组合，最终通过投票法，决定分类的结果，即采用了“少数服从多数”原则。

通常，集成学习可以取得比单个分类器更好的性能。如果把单个分类器比作一个决策者的话，集成学习的方法，就相当于多个决策者共同进行一项决策。

但需要指出的是，要获得较好的集成效果，每一个单独学习器都要保证做到“好而不同”。也就是说，个体学习器都要有一定的“准确性（Accuracy）”，并保证有多样性（Diversity），也就是说，学习器要有差异性，有了差异性，才能“兼听则明”，表现出更强的鲁棒性。

参考文献：

[1] Hinton G E, Srivastava N, Krizhevsky A, et al. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors[J]. Computer Science, 2012, 3(4):pp. 212-223.

[2] Srivastava N, Hinton G, Krizhevsky A, et al. Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting[J]. Journal of Machine Learning Research, 2014, 15(1):1929-1958.

[3] MLAHara, Kazuyuki, D. Saitoh, and H. Shouno. "Analysis of Dropout Learning Regarded as Ensemble Learning." International Conference on Artificial Neural Networks Springer, Cham, 2016:72-79.

文章作者：张玉宏（著有《品味大数据》、《深度学习之美》（最通俗易懂的深度学习入门）2018年6月即将出版）