一、正则化之Dropout（随机失活-weight=0）

数据尺度变化：训练时，所有权重除以（1-drop_prob），弥补删除部分神经元造成的总权重损失，这样训练时就不用再修改了

pytorch提供的dropout网络层
nn.Dropout():一般放在需要drop_out的网络层前面

重要参数：p舍弃/失活的概率

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