1、dropout是神经网络中最有效的正则化方法；
2、传统的dropout在rnn中效果不是很好；dropout在rnn中使用的效果不是很好，因为rnn有放大噪音的功能，所以会反过来伤害模型的学习能力；
3、在rnn中使用dropout要放在时间步的连接上，即cell与cell之间传递，而不是神经元；对于rnn的部分不进行dropout，也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时，这个中间不进行memory的dropout；仅在同一个t时刻中，多层cell之间传递信息的时候进行dropout
参考：https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf
参考：https://blog.csdn.net/mydear_11000/article/details/52414342