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回想一下使用Bagging学习，我们定义 k 个不同的模型，从训练集有替换采样构造 k 个不同的数据集，然后在训练集上训练模型 i。
Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似这个过程。Dropout训练与Bagging训练不太一样。在Bagging的情况下，所有模型是独立的。
在Dropout的情况下，模型是共享参数的，其中每个模型继承的父神经网络参数的不同子集。参数共享使得在有限可用的内存下代表指数数量的模型变得可能。在Bagging的情况下，每一个模型在其相应训练集上训练到收敛。
在Dropout的情况下，通常大部分模型都没有显式地被训练，通常该模型很大，以致到宇宙毁灭都不能采样所有可能的子网络。取而代之的是，可能的子网络的一小部分训练单个步骤，参数共享导致剩余的子网络能有好的参数设定。
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