背景

在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。

过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用。为了解决过拟合问题，一般会采用模型集成的方法，即训练多个模型进行组合。此时，训练模型费时就成为一个很大的问题，不仅训练多个模型费时，测试多个模型也是很费时。

综上所述，训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大缺点：

（1）容易过拟合

（2）费时

Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发生，在一定程度上达到正则化的效果。

小结

1. 好的模型应该是简单的模型，能防止过拟合。 简单性的另一个角度是平滑性，即函数不应该对其输入的微小变化敏感。
2. 加入噪声能在输入-输出映射上增强平滑性。
3. 在暂退法（Drop out ）中增加噪声的方式是：在前向传播过程中，计算每一内部层的同时注入噪声。将概率p的值置为0， 其他值修改为 h/(1-p)，保证期望前后不变。
   
4. 实践中的暂退法为：
   

5. 在测试时不用使用dropout. 我们在测试时不用暂退法。 给定一个训练好的模型和一个新的样本，我们不会丢弃任何节点，因此不需要标准化
6. 实现：

dropout1, dropout2 = 0.2, 0.5
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
        nn.Linear(784, 256),
        nn.ReLU(),
        # 在第一个全连接层之后添加一个dropout层
        nn.Dropout(dropout1),
        nn.Linear(256, 256),
        nn.ReLU(),
        # 在第二个全连接层之后添加一个dropout层
        nn.Dropout(dropout2),
        nn.Linear(256, 10))

def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)

net.apply(init_weights);
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)