【神经网络】dropout

1、作用
普通神经网络加上dropout，可以防止过拟合
2、原理
dropout是在训练的时候用，在训练时，随机去掉一些神经元，在测试的时候用全部的神经元，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征
3、dropout：随机把神经元置零

4、代码讲解

 dropout1 = tf.nn.dropout(fc6, _dropout)
 def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)
 参数：
	 x：输入
	 keep_prob：概率，取值范围（0,1）