オーバーフィッティングの削減、一般により：トレーニングセット、損失関数が追加正則化項、ドロップアウトその他の方法を増やします。本論文の主な役割は、ドロップアウトの役割を示すことです
0.5手段のトレーニングランダムな50％の確率の各反復における神経層（レイヤ）要素が廃棄されることを（不活性化）ドロップアウト、torch.nn.Dropout（0.5）、設定する場合、トレーニングに関与しませんマルチニューロン層の可能性は、一般的に高いニューロン未満のランダムな不活性化を提供しました。
質問：どのようにdroupout廃棄ニューロン？
参考：https://www.jianshu.com/p/636be9f8f046
https://blog.csdn.net/u014532743/article/details/78453990
