在机器学习项目中，过拟合和欠拟合是常见的问题。正则化技术通过调整模型复杂度来解决这些问题，例如使用Dropout或调整超参数，确保模型适当地拟合数据，而不是记忆噪声或过于简单。Dropout是一种在深度学习中防止过拟合的正则化方法，它通过确保网络中的单元不相互依赖来实现。
当拥有训练数据时，如果尝试过度训练模型，它可能会过拟合，当得到实际的测试数据进行预测时，它可能不会表现得太好。Dropout正则化是用于解决深度学习中过拟合问题的一种技术。本文将首先介绍一些理论，然后将使用TensorFlow编写Python代码，并展示添加Dropout层如何提高神经网络性能。
Dropout是一种正则化方法，它近似于同时训练许多具有不同设计的神经网络。在训练过程中，网络随机忽略或丢弃某些层的输出。这改变了层的外观和与前一层的连接。实际上，每次训练更新都给层提供了一个不同的视角。Dropout使训练过程变得嘈杂，要求层内的节点在概率基础上承担更多或更少的责任。
根据这一概念，机器学习中的Dropout可能会打破网络层共同适应以修正前层所犯错误的情况，使模型更加健壮。Dropout是按层在神经网络中实现的。它适用于大多数层，包括密集、全连接、卷积和循环层，如长短期记忆网络层。Dropout可以发生在网络的任何或所有隐藏层以及可见或输入层。它不用于输出层。
使用torch.nn，可以轻松地将Dropout添加到PyTorch模型中。Dropout类接受Dropout率（使神经元失活的可能性）作为参数。
self.dropout = nn.Dropout(0.25)
Dropout可以在任何非输出层之后使用。为了研究Dropout的影响，训练一个图像分类模型。将从一个未正则化的网络开始，然后使用Dropout训练一个正则化网络。Cifar-10数据集用于在15个epoch上训练模型。