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Dropout 训练和推理阶段分别怎么用、为什么这么用？跟

[问答题]
Dropout 训练和推理阶段分别怎么用、为什么这么用？跟 BN/LN 放一起会有哪些相互影响，怎么摆放更稳。 给出一句话总结和详细解
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Jerryyyytse头像 Jerryyyytse
Dropout在训练时随机丢弃神经元（按概率p）以增强泛化，推理时则关闭并乘以补偿系数（1-p）以保持期望输出稳定；与BN/LN共存时，优先将Dropout置于归一化层之后（如LN→Dropout），避免破坏归一化带来的分布稳定性，在Transformer等现代架构中甚至可省略Dropout
发表于 2026-05-18 12:49:26 回复(1)
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来自：机器学习应用-牛客面经八股
难度：
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