假设你有一个深度神经网络，用于回归问题来预测一个人的体重。你的神经网络结构如下：

Dense(112, activation='relu')Dense(512, activation='relu)Dropout(0.5)Dense(1, activation='relu')

现在，在训练过程中，假设50%的节点会根据输入产生大约30到100的输出。在测试时，当不使用dropout时，输出不会因为之前只有50%的节点活跃而导致输出翻倍吗？因为之前只有50%的节点在传递值到输出节点，我们得到了大约30到100的输出，而在测试时，所有节点都活跃，所有节点都在向输出节点传递值。所以，如果50%的节点产生了大约30到100的输出，在测试时100%的节点活跃时，这个值不会翻倍吗？

回答：

正如@人名在评论中所说，dropout有一个功能（乘以p），可以防止我提出的这个问题。

如果一个单元以概率p被保留，那么在测试时，这个单元的所有权重首先会被乘以p。

所以，在我提到的预测体重的例子中，dropout层之后的所有权重首先会被乘以p（在本例中是0.5），使得测试输出的结果与训练输出相同，仍然是大约30到100，从而解决了这个问题！