Introduction
Dropout的思想是随机失活一部分激活单元，让输出的feature或feature map丢失一些信息，使得网络能够关注更多的有辨别能力的特征，而不是只关注某几个特征，从而使得网络更加鲁棒，从另一方面来说，dropout起到了正则化的作用。
Dropout应用到卷积网络的feature map上，具体操作是在每个feature map上随机失活部分神经元。DropBlock的作者认为，feature map上随机失活几个神经元，并没有减少feature map上的语义信息，失活神经元的信息可以通过附近的神经元的信息近似得到，如下图所示
图b的蓝色部分表示语义信息，表示图a的狗。图b的“x”表示失活，图b是dropout的随机失活过程，一些语义信息删除了，并不会对下一层的卷积结果造成太大影响，因为失活部分的信息可以通过卷积窗口的邻域神经元信息近似得到。这样就达不到正则化的效果。
图c表示dropblock的失活区域，与dropout相比，dropblock随机失活feature map上一个连续的区域（正方形区域）。失活的区域的信息很难通过附近区域的信息猜想得到。dropblock能够达到删除feature map上语义信息的效果。
还有一种dropout方式，叫做SpatialDropout，它会随机失活某些channels，就是失活整个feature map。
Dropout随机失活feature map上散乱的神经元，dropblock随机失活feature map上连续神经元组成的区域，spatialdropout随机失活整个feature map，随机失活的区域逐渐变大。DropBlock处于中间位置，一种折中的方法。
Method
DropBlock的方法很简单，看上图的图c就能猜到它是怎么做的。
首先和dropout一样随机选择一个神经元。然后以这些神经元为中心，附近的block_size*block_size区域就是失活的区域。随机选择神经元时要注意不要让扩展的失活区域超过feature map区域。这两个过程如下图所示
block_size在论文实验中效果最好的是7。keep_prob的值随着训练的进行慢慢减少，效果比固定keep_prob训练的效果好。
论文分析了DropBlock丢失语义信息的效果。分析的方法就是在测试的时候，使用dropblock，看看分类的效果降低多少，实验的结果如下
block_size=1就是dropout。可以看到，block_size=7时，不用dropblock训练的网络，随着keep_prob的下降，分类精度下降的很快，比dropout下降得还要快。这个实验说明了dropblock能够明显地丢失feature map的语义信息，增强正则化的效果。
Experiment
DropBlock实验的效果比其他的dropout类型的方法的效果要好
