过拟合是呆板学习中常见的问题，特别是当模子复杂度较高或练习数据量较少时。为了避免模子过度依赖练习数据中的噪声，采取一些有用的防止过拟合的方法非常重要。以下是几种常见的防止过拟合的技能，包括 Dropout、数据加强、正则化 等，并对它们进行详细的介绍与对比。
1. Dropout
Dropout 是深度神经网络中常用的一种正则化技能，其核心思想是在练习过程中随机地“抛弃”一部分神经元，从而防止模子过度拟合练习数据。
原理：
在练习过程中，Dropout 随机选择神经网络的部分节点，使其在当前练习过程中不参与前向传播和反向传播。每个神经元都有一定的概率被抛弃，通常这个概率设定为 0.2 到 0.5 之间。Dropout 强制神经网络学习到更为稳固的特性，而不是依赖特定的节点。
优点：
- 淘汰过拟合：Dropout 能有用防止神经网络过于依赖某些特定神经元，淘汰过拟合。
- 提高泛化本领：通过随机抛弃神经元，模子会学习到
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