Dropout是一种在深度学习模型中常用的正则化技术。它的作用是减少过拟合（overfitting）的风险，提高模型的泛化能力。
过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的新数据上表现较差的情况。这通常是因为模型过度拟合了训练数据中的噪声和特定样本的细节，导致在新数据上的泛化能力不佳。
Dropout层在训练过程中随机地将一部分神经元的输出置为0，即在前向传播过程中丢弃这些神经元的激活值。换句话说，每次进行前向传播时，Dropout会随机地使一部分神经元“失活”，不参与当前一次前向传播的计算。
这样做的效果是，每次前向传播时，模型都在不同的子集上进行训练，从而减少了神经元之间的复杂共适应关系。这样的处理有两个主要好处：
减少过拟合：Dropout可以强制模型去学习多个独立的特征表示，而不是依赖于特定的神经元。这有助于减少对训练样本的过度依赖，降低过拟合的风险。
提高泛化能力：由于Dropout在训练期间增加了一些随机性，模型在预测未见过的数据时更具有泛化能力。
需要注意的是，在推断（inference）阶段，Dropout不会被应用，而是采用整个网络进行预测。这是因为在推断时，我们希望得到一致的输出结果，而不需要随机丢弃神经元的输出。