1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
理解Dropout
Dropout可以随机删除网络中的神经单元，他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？
直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和之前讲的 正则化类似；实施dropout的结果实它会压缩权重，并完成一些预防过拟合的外层正则化；
对不同权重的衰减是不同的，它取决于激活函数倍增的大小。
总结一下，dropout的功能类似于 正则化，与
正则化不同的是应用方式不同会带来一点点小变化，甚至更适用于不同的输入范围。
（图1.7.1）
第二个直观认识是，我们从单个神经元入手，如图（图1.7.1），这个单元的工作就是输入并生成一些有意义的输出。通过dropout，该单元的输入几乎被消除，有时这两个单元会被删除，有时会删除其它单元，就是说，我用紫色圈起来的这个单元，它不能依靠任何特征，因为特征都有可能被随机清除，或者说该单元的输入也都可能被随机清除。我不愿意把所有赌注都放在一个节点上，不愿意给任何一个输入加上太多权重，因为它可能会被删除，因此该单元将通过这种方式积极地传播开，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和我们之前讲过的 正则化类似，实施dropout的结果是它会压缩权重，并完成一些预防过拟合的外层正则化。
事实证明，dropout被正式地作为一种正则化的替代形式， 对不同权重的衰减是不同的，它取决于倍增的激活函数的大小。
总结一下，dropout的功能类似于 正则化，与
正则化不同的是，被应用的方式不同，dropout也会有所不同，甚至更适用于不同的输入范围。
实施dropout的另一个细节是，这是一个拥有三个输入特征的网络，其中一个要选择的参数是keep-prob，它代表每一层上保留单元的概率。所以不同层的keep-prob也可以变化。第一层，矩阵 是7×3，第二个权重矩阵
是7×7，第三个权重矩阵
是3×7，以此类推，
是最大的权重矩阵，因为
拥有最大参数集，即7×7，为了预防矩阵的过拟合，对于这一层，我认为这是第二层，它的keep-prob值应该相对较低，假设是0.5。对于其它层，过拟合的程度可能没那么严重，它们的keep-prob值可能高一些，可能是0.7，这里是0.7。如果在某一层，我们不必担心其过拟合的问题，那么keep-prob可以为1，为了表达清除，我用紫色线笔把它们圈出来，每层keep-prob的值可能不同。
注意keep-prob的值是1，意味着保留所有单元，并且不在这一层使用dropout，对于有可能出现过拟合，且含有诸多参数的层，我们可以把keep-prob设置成比较小的值，以便应用更强大的dropout，有点像在处理 正则化的正则化参数
，我们尝试对某些层施行更多正则化，从技术上讲，我们也可以对输入层应用dropout，我们有机会删除一个或多个输入特征，虽然现实中我们通常不这么做，keep-prob的值为1，是非常常用的输入值，也可以用更大的值，或许是0.9。但是消除一半的输入特征是不太可能的，如果我们遵守这个准则，keep-prob会接近于1，即使你对输入层应用dropout。
总结一下，如果你担心某些层比其它层更容易发生过拟合，可以把某些层的keep-prob值设置得比其它层更低，缺点是为了使用交叉验证，你要搜索更多的超级参数，另一种方案是在一些层上应用dropout，而有些层不用dropout，应用dropout的层只含有一个超级参数，就是keep-prob。
结束前分享两个实施过程中的技巧，实施dropout，在计算机视觉领域有很多成功的第一次。计算视觉中的输入量非常大，输入太多像素，以至于没有足够的数据，所以dropout在计算机视觉中应用得比较频繁，有些计算机视觉研究人员非常喜欢用它，几乎成了默认的选择，但要牢记一点，dropout是一种正则化方法，它有助于预防过拟合，因此除非算法过拟合，不然我是不会使用dropout的，所以它在其它领域应用得比较少，主要存在于计算机视觉领域，因为我们通常没有足够的数据，所以一直存在过拟合，这就是有些计算机视觉研究人员如此钟情于dropout函数的原因。直观上我认为不能概括其它学科。
dropout一大缺点就是代价函数 不再被明确定义，每次迭代，都会随机移除一些节点，如果再三检查梯度下降的性能，实际上是很难进行复查的。定义明确的代价函数
每次迭代后都会下降，因为我们所优化的代价函数实际上并没有明确定义，或者说在某种程度上很难计算，所以我们失去了调试工具来绘制这样的图片。我通常会关闭dropout函数，将keep-prob的值设为1，运行代码，确保J函数单调递减。然后打开dropout函数，希望在dropout过程中，代码并未引入bug。我觉得你也可以尝试其它方法，虽然我们并没有关于这些方法性能的数据统计，但你可以把它们与dropout方法一起使用。
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