TensorFlow中的Dropout防止過擬合overfiting
關於Dropout的詳細內容可參考論文 "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting"論文
Dropout 是一個降低過擬合的正則化技術。他在網路中丟棄一部分神經單元，以及與它們的前後續相連的所有節點。
在TensorFlow中：TensorFlow提供了一個函式
tf.nn.dropout(cell,keep_prob)cell: 要dropout的tensor,
keep_prob:任何一個給定單元的留存率，即每批資料輸入時神經網路中的每個單元會以1-keep_prob的概率不工作，防止過擬合。
測試時，可以把keep_prob的值設為1.0,這樣保留所有的單元，最大化模型的能力。
1.沒有dropout作用
2.有dropout作用
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