model.add(Dropout(0.2))#防止过拟合 20%权重冻结 model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(1))#输出层 是一个一维的全连接神经网络 model.add(Activation('sigmoid'))激活函数分别是哪几个层的

在给出的代码中，Dropout 层和全连接层之后紧跟着的是一个 ReLU 激活函数，即 model.add(Activation('relu'))，Sigmoid 激活函数是在输出层之后添加的，即 model.add(Activation('sigmoid'))。因此，ReLu 激活函数应用在全连接层之上，Sigmoid 激活函数应用在输出层之上。同时，Dropout 层的作用是在训练过程中随机地将部分神经元的输出结果置为 0，从而减少模型的过拟合。

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model.add(Dropout(0.2))#防止过拟合 20%权重冻结 model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(1))#输出层 是一个一维的全连接神经网络 model.add(Activation('sigmoid'))

这是一个在深度学习模型中添加 Dropout 层、全连接层和激活函数的操作。具体来说，Dropout 层可以在训练过程中随机地将部分神经元的输出结果置为 0，从而减少模型的过拟合。其中参数 0.2 表示在训练过程中有 20% 的神经元被冻结。全连接层会将上一层的输出结果与本层的权重矩阵进行矩阵乘法运算，并加上一个偏置向量，最终得到本层的输出结果。在深度学习模型中，全连接层通常会被用来进行特征提取和分类任务。激活函数用来处理神经元的输出结果，增强模型的非线性特征表达能力，提高模型的准确性。在输出层添加 Sigmoid 激活函数可以将输出结果解释为某个事件发生的概率。