丢弃法（dropout）

丢弃法是一种降低过拟合的方法，具体过程是在神经网络传播的过程中，随机“沉默”一些节点。这个行为让模型过度贴合训练集的难度更高。

添加丢弃层后，训练速度明显上升，在同样的轮数下测试集的精度提高。如果不加入丢弃层，练习一百多轮也只有0.90左右的测试集正确率。 

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