Dropout的作用：
cell 1 - cell 2 依旧
cell 3 Dropout层的前向传播
核心代码：
train 时：
1 if mode == 'train': 2 ########################################################################### 3 # TODO: Implement the training phase forward pass for inverted dropout. # 4 # Store the dropout mask in the mask variable. # 5 ########################################################################### 6 mask = (np.random.rand(*x.shape) < p) /p 7 out = x * mask
test 时：
1 ########################################################################### 2 elif mode == 'test': 3 ########################################################################### 4 # TODO: Implement the test phase forward pass for inverted dropout. # 5 ########################################################################### 6 out = x
原理较为简单。
cell 4 反向传播：
主要是计算偏导。
核心代码:
1 dx = dout * mask
cell 5 对全连接网络使用Dropout
将相应的层加入到模型即可。
附：通关CS231n企鹅群：578975100 validation：DL-CS231n