一、Dropout简介
在2012年，Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。
Dropout也是正则化的一种方法，它可以随机掐死一部分神经元，阻止它们的前向和方向传播，有效缓解过拟合的发生。
Dropout简单来说就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作（掐死），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，随机搭配不同的神经元。（在预测阶段不使用dropout）
Dropout缺点：训练时间增大
二、Dropout为何有效？
1、模型集成说：dropout相当于生成了若干更瘦小的神经网络。对于N个神经元的神经网络来说，dropout可以看做2的N次方个共享某些参数模型的集成（N等于全连接层的神经元的数量）。Dropout率等于0.5时效果最好，因为0.5时随机生成的网络结构最多。模型集成“取平均”让一些“相反的”拟合互相抵消。相互依赖的大部队（神经网络）不能适应各种各样的变化，应变能力不强，容易团灭，但dropout一些神经元后就像打游击战了，很灵活，可以对付各种情况。
2、强制协同工作说：强迫每个神经元每次和随机挑选出来的不同神经元共同工作，减弱了神经元节点间的联合适应依赖性。
3、有性繁殖说：无性繁殖的基因很少变异，但有性繁殖可以将海量的基因片段重新组合，每个基因片段都要与其它基因片段协同工作。
4、记忆消除说：将死记硬背的过拟合的知识掐死在摇篮中，学习大而化之的知识。
5、数据增强说：总可以找到一个数据样本，使得在原始的网络上也能到达dropout单元后的效果。比如，对于某一层网络，dropout一些单元后，形成的结果是（1.5, 0，2.5, 0，1,2，0），其中 0 是被drop的单元，那么总能找到一个样本，使得到结果也是如此。这样，每一次dropout其实都相当于增加了数据样本。
但数据很小的时候加了dropout也会过拟合。
三、代码实现
下面是Keras中Dropout的实现，它是屏蔽掉某些神经元，使其激活值为0以后，对激活值向量x1……x1000进行放大，也就是乘以1/(1-p)。函数中，x是本层网络的激活值。Level就是dropout就是每个神经元要被丢弃的概率。
# coding:utf-8
import numpy as np
# dropout函数的实现
def dropout(x, level):
if level < 0. or level >= 1: #level是概率值，必须在0~1之间
raise ValueError('Dropout level must be in interval [0, 1[.')
retain_prob = 1. - level
# 我们通过binomial函数，生成与x一样的维数向量。binomial函数就像抛硬币一样，我们可以把每个神经元当做抛硬币一样
# 硬币 正面的概率为p，n表示每个神经元试验的次数
# 因为我们每个神经元只需要抛一次就可以了所以n=1，size参数是我们有多少个硬币。
random_tensor = np.random.binomial(n=1, p=retain_prob, size=x.shape) #即将生成一个0、1分布的向量，0表示这个神经元被屏蔽，不工作了，也就是dropout了
print(random_tensor)
x *= random_tensor
print(x)
x /= retain_prob
return x
#对dropout的测试，大家可以跑一下上面的函数，了解一个输入x向量，经过dropout的结果
x=np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],dtype=np.float32)
dropout(x,0.4)