Dropout是最常用的防止過(guò)擬合的方法

正確答案是：B: 防止過(guò)擬合

專業(yè)分析：
Dropout層是一種正則化技術(shù)，旨在防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中發(fā)生過(guò)擬合（overfitting）。過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)或新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，這是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)。

Dropout層的工作原理是，在每次訓(xùn)練迭代中，隨機(jī)地將一部分神經(jīng)元的輸出設(shè)置為零（即“丟棄”這些神經(jīng)元），這使得網(wǎng)絡(luò)在每次前向傳播和反向傳播時(shí)都使用不同的子網(wǎng)絡(luò)。這種隨機(jī)丟棄神經(jīng)元的方式迫使網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元都必須更加健壯，不能依賴其它特定神經(jīng)元的存在，從而減少了復(fù)雜的共適應(yīng)關(guān)系。

這種技術(shù)有效地降低了模型的復(fù)雜度，增強(qiáng)了模型的泛化能力，因此在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好?？傮w來(lái)說(shuō)，Dropout層通過(guò)增加訓(xùn)練過(guò)程中的隨機(jī)性，幫助模型更好地概括數(shù)據(jù)，從而防止過(guò)擬合。

因此，Dropout層的主要作用是防止過(guò)擬合。