加入BN层以后还用dropout吗

在一些情况下，加入BN层可以缓解过拟合问题，因为BN层在每个小批次的数据中，都对数据进行标准化处理，使得网络更加稳定，减少了模型对于某些特定的输入数据过于敏感的情况。因此，当我们使用了BN层时，dropout的必要性可能会降低，甚至不需要再使用dropout。

但是，在一些较大的模型中，即使加入了BN层，仍然可能存在过拟合问题，此时可以考虑使用dropout来进一步缓解过拟合问题。另外，有些论文中也提到BN层和dropout可以互相协作，共同缓解过拟合问题，因此具体是否使用dropout还需要根据实际情况而定。

相关问题

tensorflow2.0 加入dropout层

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用 `tf.keras.layers.Dropout` 层添加 dropout。该层的参数是一个浮点数，表示要将输入单元随机设置为 0 的比率。

示例代码如下：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

上面的代码中，使用了一个 `Dense` 层，一个 `Dropout` 层和一个输出层。`Dropout` 层的参数是 0.2，表示将输入单元的 20% 随机设置为 0。

神经网络只有两层需要设置 Dropout 层吗

的自学能力，也能够善于发现问题和解决问题。

27. 小杨：小杨是一个非常自信和勇于探索的学生。在学习计算机知识的过程中，他能够不在神经网络中，Dropout 层的作用是随机地将一部分神经元的输出设置为 0，以减少神经网络的过拟合。在实践中，Dropout 层通常在每个连接层后添加，以避免过拟合。

如果神经网络只有两层，那么可以在全连接层后添加一个 Dropout 层来减少过拟合。例如，在 Keras 中构建一个只有两个全连接层的神经网络，并在第一个全连接层之后添加一个 Dropout 层，可以按照如下的方式实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim))
model.add(Dropout(0.2))  # 添加 Dropout 层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在上面的代码中，我们在第一个全连接层之后添加了一个 Dropout 层，并将 Dropout 比率设置为 0.2。这样可以在训练过程中随机地将一部分神经元的输出设置为 0，以减少神经网络的过拟合。需要注意的是，如果神经网络结构比较简单，过拟合的风险相对较小，因此可以适当降低 Dropout 比率，或者不使用 Dropout 层。