首先需要了解深度学习中过拟合以及欠拟合的基本概念，然后介绍Dropout抑制过拟合的基本原理以及代码演示。
过拟合和欠拟合的基本概念
在上一节中，提到了如何提高神经网络的准确率，主要方法就是增加网络的复杂程度。空间参数尽可能多，系统越复杂，拟合得越好。虽然理论上是这样，但是实际中却会出现一个问题，那就是过拟合。
在训练数据上得分很高，但是在测试数据上得分相对比较低。就是过拟合的典型特点。比较专业的说法是：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。
这里有两张图，可以清楚地说出过拟合的情况：
与过拟合对应的，就是欠拟合。所谓欠拟合，就是指在训练数据上得分比较低，但是在测试数据上得分也比较低的情况。
一个良好的模型，它应该是训练集上表现很好，测试集上表现也很好的。
Dropout层抑制过拟合原理
通过添加Dropout层可以抑制过拟合。
Dropout的基本原理是按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器
为什么Dropout可以抑制过拟合？
（1）取平均的作用： 先回到标准的模型即没有dropout，我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络，一般会得到5个不同的结果，此时我们可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果。例如3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9，其它两个网络给出了错误结果。这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题。因为不同的网络可能产生不同的过拟合，取平均则有可能让一些“相反的”拟合互相抵消。dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络，随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同，整个dropout过程就相当于对很多个不同的神经网络取平均。而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。
（2）减少神经元之间复杂的共适应关系： 因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况 。迫使网络去学习更加鲁棒的特征 ，这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在。换句话说假如我们的神经网络是在做出某种预测，它不应该对一些特定的线索片段太过敏感，即使丢失特定的线索，它也应该可以从众多其它线索中学习一些共同的特征。从这个角度看dropout就有点像L1，L2正则，减少权重使得网络对丢失特定神经元连接的鲁棒性提高。
（3）Dropout类似于性别在生物进化中的角色：物种为了生存往往会倾向于适应这种环境，环境突变则会导致物种难以做出及时反应，性别的出现可以繁衍出适应新环境的变种，有效的阻止过拟合，即避免环境改变时物种可能面临的灭绝。
如何训练一个优秀的模型
首先开发一个过拟合的模型：
(1)添加更多的层。(2)让每一层变得更大。(3)训练更多的轮次
然后，去抑制过拟合：
(1) dropout。(2）正则化。(3)图像增强
（抑制过拟合的最佳方法是通过增加训练数据或者缩小网络的规模。这里所说的方法是没有办法增加训练数据的话）
再次，调节超参数：（1）学习速率、（2）隐藏层单元数、（3）训练轮次。
超参数的选择是一个经验与不断测试的结果。
经典机器学习的方法，如特征工程、增加训练数据也要做。
构建网络的总原则
保证神经网络容量足够拟合数据。
一、增大网络容量，直到过拟合
二、采取措施抑制过拟合
三、继续增大网络容量，直到过拟合
如何在神经网络中添加Dropout层？
最终得到的效果也是显然没有过拟合的：预测的精度要高于训练组。
源代码：
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 加载Fashion MNIST数据
(train_image, train_label),(test_image, test_label) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 改成独热编码
test_label_onehot = tf.keras.utils.to_categorical(test_label)
train_label_onehot = tf.keras.utils.to_categorical(train_label)
# 对于图片数据，进行归一化处理
train_image = train_image/255
test_image = test_image/255
# 神经网络模型的建立
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28))) #输入层，把图像扁平成28*28的向量
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')) # 添加隐藏层
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')) # 添加隐藏层
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')) # 添加隐藏层
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) # 输出十个概率值，softmax概率分布
# 编译
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy', #输入数据的类别标签采用独热编码
metrics = ['acc']
)
history = model.fit(train_image, train_label_onehot, epochs=10, validation_data=(test_image, test_label_onehot))
# 绘制准确率
plt.plot(history.epoch, history.history.get("acc"),label="acc")
plt.plot(history.epoch, history.history.get("val_acc"),label="val_acc")
# 绘制loss
plt.plot(history.epoch, history.history.get("loss"),label="loss")
plt.plot(history.epoch, history.history.get("val_loss"),label="val_loss")参考资料：
