DropBlock的不適用情況： A regularization method for convolutional networks
谷歌這篇文章，針對之前傳統的dropout進行改進(隨機drop,畫素之間的相互關係仍然能夠學習到，因此目前大多隻在全連線層中用dropout)，提出專門針對卷積層的dropout方法
找到一個程式碼運行了一下。（mnist資料集，兩層卷積，兩層全連線。）
加上DB（keep_prob=0.9,block_size=7）精確度98%
去掉DB 精確度99%
再次實驗，去掉DB效果仍然比較好。
個人認為：DB應該不適用於層數少的小網路。
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