阅读了tensorflow的代码，dropout的实现如下 ...

...

1、dropout dropout 是指在深度学习网络的训练过程中，按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络，这篇博客中讲的非常详细 2、tensorflow实现 用dropout ...

有增加权重的惩罚机制，比如L2正规化，但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法，在训练 ...

一：适用范围： 　　tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层 二：原理： 　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加 ...

1.dropout dropout是一种常用的手段，用来防止过拟合的，dropout的意思是在训练过程中每次都随机选择一部分节点不要去学习，减少神经元的数量来降低模型的复杂度，同时增加模型的泛化能力。虽然会使得学习速度降低，因而需要合理的设置保留的节点数量。 在TensorFlow中 ...

tf.nn.dropout函数 定义在：tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南：层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出 ...

官方的接口是这样的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根据给出的keep_prob参数，将输入tensor x按比例输出。 默认情况下, 每个元素保存或丢弃都是独立的。 x ...