Dropout：随机失活与测试缩放

训练时每个 mini-batch 随机丢节点（训不同子网），测试时不丢、权重 ×p 补偿期望

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💡 Dropout 打断神经元的共适应，等价于对指数多个子网做隐式集成；本课测试时不丢弃、权重 w ← p·w（p 为保留概率），补偿训练/测试的期望激活差。