论文阅读（Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors ）
显然看不懂英文然后出于各种原因最终被迫搜索了翻译版本，如有错误欢迎指出
介绍主体：
DropOut
目的：
对战过拟合的基础上提升速度和学习能力（力速双A✔）
思路：
通过在每个训练案例上随机省略一般的特征检测器而减小过拟合率。每一个神经元去学习如何检测特征更有助于得出正确答案。
具体实现：
- 每个训练案例的每个呈现上，每个隐藏单元被随机地从网络中以0.5的概率省略。
- 在测试过程中，每一个隐藏层的神经元都能保持激活，但是，必须将输出值乘以0.5，这是因为在测试的过程中，相比于训练过程，增加了一倍的神经元数目，因此，需要将神经元的输出乘以0.5作为补偿。
神奇的地方：
让一个非常大的，且在学习过程中会衰减的学习率作为训练的开始成为可能
短小的原因当然是因为一时看不明白。。
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