最近在学习TensorFlow，学习到我们会使用Dropout这个trick来解决全连接神经网络的过拟合问题，觉得很不可思议，心中也有那么一丝莫名的突兀感。我们知道多巴胺是大脑的一种奖励机制，当大量分泌多巴胺的时候，行动就会得到肯定和增强，反之行动会被否定和抑制。然后就想着是不是也能把大脑的这种行为用在神经网络中，即把神经网络中的Loss值当做大脑的多巴胺奖励，当Loss值越小，就越肯定和增强这个神经连接回路的行为，反之则抑制甚至负向反馈这个神经连接回路的行为。于是就有了这个可以训练的神经网络连接的多巴胺层-。由于本人是初学者，好多概念都还没弄清楚，而且电脑也很差，到现在也还不知道这个多巴胺层要怎么使用才会好一些，这或许仅仅是个人的一些胡思乱想，但还是发出来供大家一起参考和研究，看是否能提供另外一种提高神经网络的思路方法。另外我们可能需要把多巴胺层和其他网络层分开训练会好一些，但因个人能力问题，也还没有得出具体的答案。