continouns dropout論文筆記
本文主要觀點：Dropout方法提出使隱藏層的神經元以50%的概率被丟棄，其輸出爲零且相應權值在本次迭代中不被訓練，從而避免模型在數據集較小情況下的過擬合問題。對於訓練一個n層的隱藏層，其潛在規模的神經元集合爲2^n個。本文提出了continouns dropout的方法，神經元的丟棄概率不再服從Bernoulli的01分佈，而是使其服從連續的概率分佈，如Uniform或Guassian，更好地避
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