我需要了解dropout是如何工作的，以及它为什么有助于防止过拟合。请用一个段落解释这个问题，并确保在解释时让“随机失活”出现两次。随机失活是指在神经网络训练过程中，随机选择一部分神经元暂时不参与前向传播和反向传播的过程。这样做不仅能够减少计算量，还能够防止模型过拟合训练数据，使模型具有更好的泛化能力。请你解释dropout与随机失活的关系。
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Dropout 是一种在神经网络训练过程中应用的技术，它通过对网络的一部分神经元实施“随机失活”来降低模型的过拟合风险。“随机失活”其实指的就是 dropout 的核心机制，在每次更新参数时随机按照一定的概率（即 dropout rate，通常设定为 50%）关闭网络中的部分神经元，从而使网络在训练阶段无法完全依赖于某些特定特征，提高了模型的鲁棒性。这种做法类似于构建了一个个“瘦身”版的神经网络，而实际的模型可以看作是这些瘦身网络和所有激活状态的网络的平均版本。通过这样的机制，最终训练出的模型能够更好地应对未曾见过的数据，因为它要学会在同一层内部神经元之间的相互冗余和解耦合，从而增强泛化性。
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