深入解析CNN中的Dropout层：从基础原理到最新变体实战在卷积神经网络（CNN）的训练过程中，过拟合始终是开发者面临的核心挑战之一。Dropout，作为一种经典且强大的正则化技术，通过随机“丢弃”神经元来防止网络对训练数据的过度依赖。然而，随着深度学习的发展，传统的Dropout已演进出一系列专为CNN设计的先进变体，如Spatial Dropout、DropBlock等，并在计算机视觉、医学影像等领域展现出卓越性能。本文将带你系统梳理CNN中Dropout层的核心技术原理、典型应用场景、主流框架实现以及社区最佳实践，助你全面掌握这一防止过拟合的利器。