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扰动的鲁棒性
在之前我们讨论权重衰减（l2正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。简单性的另一个有用角度是平滑性，即函数不应该对其输入的微笑变化敏感。例如，当我们对图像进行分类时，我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的。
dropout在正向传播过程中，计算每一内部层同时注入噪声，这已经成为训练神经网络的标准技术。这种方法之所以被称为dropout，因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃（drop out）一些神经元。在整个训练过程的每一次迭代中，dropout包括在计算下一层之前将当前层中的一些节点置零。
那么关键的挑战就是如何注入这种噪声，一种想法是以一种无偏的方式注入噪声。这样在固定住其他层时，每一层的期望值等于没有噪音时的值。
实践中的dropout
之前多层感知机是带有一个隐藏层和5个隐藏单元的。当我们将dropout应用到隐藏层时，以 p的概率将隐藏单元置为零时，结果可以看作是一个只包含原始神经元子集的网络。右图中，删除了 h2和 h5。因此，输出的计算不再依赖于 h2或 h5，并且它们各自的梯度在执行反向传播时也会消失。这样，输出层的计算不能过度依赖于 h1,…,h5的任何一个元素。
通常，我们在测试时仅用dropout。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。
简洁实现
对于高级api，我们所需要做的就是在每个全连接层之后添加一个dropout层，将丢弃概率作为唯一的参数传递给它的构造函数。在训练过程中，dropout层将根据指定的丢弃概率随机丢弃上一层的输出（相当于下一层的输入）。当不处于训练模式时，dropout层仅在测试时传递数据。
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)
接下来，我们对模型进行训练和测试。
trainer = torch.optim.sgd(net.parameters(), lr=lr) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
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