Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 是Hinton在2012年6月份发表的，从这篇文章开始提出dropout的相关理论。该文章中没有详细的理论说明，只是通过实验说明了dropout在大数据量的情况下是有效的。以下记录论文的重要部分
1、为了防止overfitting，使用dropout的方式，在数据量较大的情况下比较有效果。
2、hidden unit采用0.5的比例，随机被忽略。
3、传统RBM的方式使用了权衰减策略，主要目的是防止过度拟合，一般的做法是正常的梯度项后增加一项，作为惩罚项。惩罚函数采用L2 范数,其中λ是学习率，而且偏置unit不需要使用该策略。
而dropout并不是像通常那样对权值采用L2范数惩罚，而是对每个隐含节点的权值L2范数设置一个上限bound，当训练过程中如果该节点不满足bound约束，则用该bound值对权值进行一个规范化操作（即同时除以该L2范数值），说是这样可以让权值更新初始的时候有个大的学习率供衰减，并且可以搜索更多的权值空间（没理解）。
4、在模型的测试阶段，使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出，其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都要减半（如果dropout的比例为50%）
延伸知识：
1、DBM 深度玻尔兹曼机
2、stochastic gradient descent 随机梯度下降