Dropoutは何をやってるの

Question

実例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from keras.layers.core import Activation
from keras.layers.core import Flatten, Dropout
from keras.layers.core import Dense

Dropout(0.5) 或
model.add(Dropout(0.5))

Dropout(0.25) 或
model.add(Dropout(0.25))

上記実行結果　model.summary() で モデル情報の表示をしてみれば、

Dropout層は新規NN-parameterを生成しない、持たないし、出力のdimとchannel数は直前の層とまったく同じです。

どう解釈すれば宜しいでしょうか。

これまで自分の認識だと、Dropoutによってneuron数が減らされ、出力サイズが縮小になります。

ご存じの方よろしくお願いいたします。

Comments

[jbpb0]

> Dropoutによってneuron数が減らされ、出力サイズが縮小

https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf
のFig.1(b)でバツが付いてるのは、その瞬間は無効ですが、消滅してるわけではなく、次の瞬間に多くは有効になります

また、推論時は全部有効です

そういうものを「数が減る」と表示するのは、私は違和感を感じます

[insecticide]

この辺の事分かる方は多くいません。
非常に有難いご教授感謝します

Answer 1

過学習防止するために、ランダム的に一部のneuronの訓練を暫く停止させる。
あくまでその瞬間の話で、そのneuronが消滅してるわけではなく、次の瞬間に復活する可能。
また、推論時は全部有効。