我有一个关于 LSTM 教程中 dropout 函数的问题：http: //deeplearning.net/tutorial/code/lstm.py

def dropout_layer(state_before, use_noise, trng):
    proj = tensor.switch(use_noise,
                         (state_before *
                          trng.binomial(state_before.shape,
                                        p=0.5, n=1,
                                        dtype=state_before.dtype)),
                         state_before * 0.5)
    return proj

据我了解，代码意味着当 时use_noise=1，我们state_before乘以一个随机二进制向量（即 dropout 过程）。
但是use_noise=0，当我们验证模型时使用 时，我们将隐藏单元值设置为state_before*0.5。

为什么*0.5在这里？
不应该只是state_before不乘以任何数字吗？