深度学习的Dropout技术中，为什么所有神经元输出乘以 1−dropout_ratio？【详解】

Q1：深度学习的Dropout技术中，为什么所有神经元输出乘以 1−dropout_ratio？

解释：

一图胜千言：【秒懂】

接下来详细解析图片中提到的Dropout技术，特别是“对于各个神经元的输出，要乘上训练时的删除比例后再输出”这句话，并结合代码和通俗语言解释其含义。

1. Dropout技术的背景

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，旨在防止过拟合（Overfitting）。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳。

Dropout的思路是：在训练过程中，随机“丢弃”（即暂时置为0）一部分神经元的输出，让网络在每次训练迭代中学习不同的子网络，从而提高模型的泛化能力。

图片中提到的是Chainer框架中的Dropout实现，代码展示了如何在训练和推理（测试）阶段处理神经元的输出。

2. 代码解析

以下是代码的关键部分：

class Dropout:
    def __init__(self, dropout_ratio=0.5):
        self.dropout_ratio = dropout_ratio  # 删除比例，默认为0.5
        self.mask = None

    def forward(self, x, train_flg=True):
        if train_flg:  # 训练模式
            self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio  # 生成随机掩码
            return x * self.mask
        else:  # 推理模式
            return x * (1.0 - self.dropout_ratio)  # 红框部分

    def backward(self, dout):
        return dout * self.mask