Dropout是一种在神经网络训练中广泛使用的正则化技术，旨在防止模型过拟合，即模型在训练数据上表现优异但在新数据上泛化能力差的问题。其核心原理是在每次训练迭代中随机「丢弃」一部分神经元，即临时将其输出设为零，从而迫使网络不能过度依赖任何特定神经元，提升模型的鲁棒性和泛化能力；在测试或推理阶段，所有神经元都被保留，但输出需进行缩放以补偿训练时的丢弃率。
在AI产品开发的实际落地中，Dropout因其高效性和易实现性，被广泛应用于深度学习驱动的产品，如图像识别系统、自然语言处理服务和推荐引擎等，它能显著降低过拟合风险，提高产品在真实场景中的稳定性和可靠性。例如，在智能客服或广告推荐产品中，Dropout帮助模型更好地适应多样化的用户数据，提升用户体验和商业价值；延伸阅读可参考论文《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》（N. Srivastava et al., 2012）和书籍《Deep Learning》（Ian Goodfellow et al., MIT Press, 2016）。
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