过拟合是机器学习中的一个常见问题，它发生在模型在训练数据上表现很好，但在测试数据或新数据上表现不佳时。这是因为模型过于复杂，以至于它“记住”了训练数据中的噪声和细节，而没有学到真正的、通用的规律。
Dropout 是一种常用的正则化技术，用于防止神经网络过拟合。它的工作原理是在每次训练迭代中随机丢弃一部分神经元（即关闭它们），这样网络就不能依赖于任何一个特定的神经元。换句话说，每次迭代都使用一个略有不同的网络结构进行训练，这有助于网络学习到更鲁棒的特征表示。
具体来说，dropout 通过以下方式防止过拟合：
1. 减少神经元之间的相互依赖：由于每次迭代都会随机丢弃一些神经元，所以网络不能过度依赖任何一个特定的神经元。这使得网络能够学习到更独立、更鲁棒的特征表示。
2. 增加模型的泛化能力：由于 dropout 引入了随机性，所以每次迭代都在训练一个略有不同的网络。这意味着模型不仅学习到了训练数据中的规律，还学习到了如何适应新的、未见过的数据。这有助于提高模型的泛化能力。
3. 模拟集成学习：Dropout 可以看作是一种集成学习方法。每次迭代都在训练一个略有不同的网络，这些网络可以看作是对原始网络的不同“猜测”。在测试阶段，我们实际上是在平均所有“猜测”的结果，这通常比单一网络的结果要好。