深度神经网（DNN）中经常会存在一个常见的问题：模型只学会在训练集上分类（过拟合现象），dropout就是为了减少过拟合而研究出的一种方法。

一、简介

当训练模型较大，而训练数据很少的话，很容易引起过拟合，一般情况我们会想到用正则化、或者减小网络规模。然而Hinton在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了，在每次训练的时候，随机让一定数量的卷积停止工作，这样可以提高网络的泛化能力，Hinton又把它称之为dropout。
dropout是指深度学习训练过程中，对于神经网络训练单元，暂时将按照一定的概率将其从网络中移除，注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。
其工作原理如下图：
第一种理解方式是，在每次训练的时候使用dropout，每个神经元有百分之50的概率被移除，这样可以使得一个神经元的训练不依赖于另外一个神经元，同样也就使得特征之间的协同作用被减弱。Hinton认为，过拟合可以通过阻止某些特征的协同作用来缓解。
第二种理解方式是，我们可以把dropout当做一种多模型效果平均的方式。对于减少测试集中的错误，我们可以将多个不同神经网络的预测结果取平均，而因为dropout的随机性，我们每次dropout后，网络模型都可以看成是一个不同结构的神经网络，而此时要训练的参数数目却是不变的，这就解脱了训练多个独立的不同神经网络的时耗问题。在测试输出的时候，将输出权重除以二，从而达到类似平均的效果。

需要注意的是如果采用dropout，训练时间大大延长，但是对测试阶段没影响。