英 /drɒp aʊt ˈvæljuː/美 /drɑːp aʊt ˈvæljuː/
n. 名词
退出值；脱落值；(机器学习)随机失活值
该词组由三个词构成，核心是“value”（值），修饰成分是“drop-out”（退出、脱落）。其本义指在某种过程中被丢弃或遗漏的数值，例如在数据集中因缺失或异常而被排除的观测值。引申到教育领域，可指“辍学率”相关的数值（但“dropout rate”更常用）。在机器学习中，它特指一种正则化技术中的参数，即训练神经网络时随机忽略一部分神经元（将其输出置零）的比例，这个比例常被称为“dropout value”或“dropout rate”。义项间的关系是：从一般性的“被丢弃的值”到特定领域（如机器学习）中“被随机丢弃的值”，含义逐渐具体化。
本词组无复杂词根，由动词短语“drop out”（退出、掉出）派生而来。动词“drop”源自古英语“dropian”，意为“滴落”，后引申为“落下、放弃”；“out”为副词，表示“向外、完全”。名词化后加上连字符成为“drop-out”，再与“value”组合。记忆时可拆解为“drop out”（掉出去）和“value”（值），即“掉出去的值”。在机器学习语境中，该术语由Hinton等人在2012年提出，形象地比喻为让部分神经元“退出”训练过程。
该词组多出现在技术文档、学术论文和机器学习相关讨论中，语域偏正式。在技术文档中，它指代具体的参数，如“set the dropout value to 0.5”，语气客观精确。在学术论文中，常用来描述模型配置，如“a dropout value of 0.2 was applied”，语气严谨。在日常口语或非专业交流中较少使用，若用到则可能带有比喻色彩，如指代“被遗漏的数值”。在新闻报道中，若提及教育领域，通常用“dropout rate”而非“drop-out value”。总体而言，其使用场景高度集中于机器学习领域。
该词组为可数名词短语，通常以单数形式出现，但也可用复数“drop-out values”。常见句型为“the dropout value of/for + 名词”，例如“the dropout value of the hidden layer”。在技术写作中，常与动词“set”、“apply”、“tune”搭配，如“set the dropout value to 0.3”。易错点：不要将“drop-out value”与“dropout rate”混淆，前者强调具体的值（如0.5），后者强调比率（如50%），但在实际使用中二者常互换。另外，注意连字符的使用，作定语时需加连字符，如“drop-out value”；名词形式也可写作“dropout value”（无连字符）。
与“dropout rate”相比，“drop-out value”更侧重于“值”本身，而“rate”更强调“比率”。在机器学习中，二者常通用，但“dropout rate”更常见于口语和一般文献。与“dropout probability”相比，“value”更中性，而“probability”强调概率含义，但实际用法相近。另外，与“threshold value”（阈值）区分：阈值是决定是否丢弃的界限，而drop-out value是丢弃比例。在数据处理中，“missing value”指缺失值，而“drop-out value”指主动去除的值。使用时应根据语境选择，若指比例则用“rate”，若指具体数值则用“value”。
该词组语域偏技术，属于机器学习领域的专业术语，在日常英语中不常用。无褒贬色彩，但在教育语境中若指“辍学”相关数值，则带有负面含义。常见误用包括：与“drop-out”混淆，后者可指辍学者；在非技术语境中误用，导致理解困难。另外，注意拼写：现代拼写常省略连字符，如“dropout value”，但在正式文献中两种形式均可。使用时需明确语境，避免歧义。