從零開始，一步一步學習caffe的使用，期間貫穿深度學習和調參的相關知識！
dropout是乙個防止過擬合的層,只需要設定乙個dropout_ratio就可以了。
layer
}
def dropout(x, drop_probability):
keep_probability = 1 - drop_probability
assert 0 <= keep_probability <= 1
# 這種情況下把全部元素都丟棄。
if keep_probability == 0:
return x.zeros_like()
# 隨機選擇一部分該層的輸出作為丟棄元素。
mask = nd.random.uniform(
0, 1.0, x.shape, ctx=x.context)
# 保證 e[dropout(x)] == x
scale = 1 / keep_probability
return mask * x * scale
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