什么是dropout
dropout被正式地作为一种正则化的替代形式，L2正则化对不同权重的衰减是不同的，它取决于倍增的激活函数的大小。
dropout的功能类似于正则化，与L2正则化不同的是，被应用的方式不同，dropout也会有所不同，甚至更适用于不同的输入范围。
注意keep-prob的值是1，意味着保留所有单元，并且不在这一层使用dropout，对于有可能出现过拟合，且含有诸多参数的层，我们可以把keep-prob设置成比较小的值，以便应用更强大的dropout，有点像在处理正则化的正则化参数，我们尝试对某些层施行更多正则化，从技术上讲，我们也可以对输入层应用dropout，我们有机会删除一个或多个输入特征，虽然现实中我们通常不这么做，keep-prob的值为1，是非常常用的输入值，也可以用更大的值，或许是0.9。但是消除一半的输入特征是不太可能的，如果我们遵守这个准则，keep-prob会接近于1，即使你对输入层应用dropout。
总结一下，如果你担心某些层比其它层更容易发生过拟合，可以把某些层的keep-prob值设置得比其它层更低，缺点是为了使用交叉验证，你要搜索更多的超参数，另一种方案是在一些层上应用dropout，而有些层不用dropout，应用dropout的层只含有一个超参数，就是keep-prob。
实施过程中的技巧：
实施dropout，在计算机视觉领域有很多成功的第一次。计算视觉中的输入量非常大，输入太多像素，以至于没有足够的数据，所以dropout在计算机视觉中应用得比较频繁，有些计算机视觉研究人员非常喜欢用它，几乎成了默认的选择，但要牢记一点，dropout是一种正则化方法，它有助于预防过拟合，因此除非算法过拟合，不然我是不会使用dropout的，所以它在其它领域应用得比较少，主要存在于计算机视觉领域，因为我们通常没有足够的数据，所以一直存在过拟合，这就是有些计算机视觉研究人员如此钟情于dropout函数的原因。直观上我认为不能概括其它学科。
dropout一大缺点：
就是代价函数不再被明确定义，每次迭代，都会随机移除一些节点，如果再三检查梯度下降的性能，实际上是很难进行复查的。定义明确的代价函数每次迭代后都会下降，因为我们所优化的代价函数实际上并没有明确定义，或者说在某种程度上很难计算，所以我们失去了调试工具来绘制这样的图片。我通常会关闭dropout函数，将keep-prob的值设为1，运行代码，确保J函数单调递减。然后打开dropout函数，希望在dropout过程中，代码并未引入bug。我觉得你也可以尝试其它方法，虽然我们并没有关于这些方法性能的数据统计，但你可以把它们与dropout方法一起使用。
参考：
dropout直观理解
dropout解释