dropout层叫什么

Dropout层是深度学习中的一种正则化技术，它在神经网络训练过程中随机关闭一部分神经元，这样可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。它的正式名称是“dropout层”或“dropout regularization”。在训练阶段，每个神经元有一定的概率被临时从网络中移除，而在测试或预测时，所有神经元都参与计算，但使用它们的平均激活值来保持整体预测的一致性。

相关问题

feedForwardLayer = [ fullyConnectedLayer(dff,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') fullyConnectedLayer(dModel,'Name','fc2') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') ];什么意思

这是一个在深度学习中常用的前馈神经网络层，它包含了以下几个子层：

1. fullyConnectedLayer: 全连接层，也叫密集连接层，它将输入数据与权重矩阵相乘，再加上偏置向量，生成输出。

2. reluLayer: 激活函数层，使用ReLU函数（即max(0, x)）来增加网络的非线性能力，将负数置为0，正数保持不变。

3. dropoutLayer: 随机失活层，用于防止过拟合，以一定概率将输入数据随机置为0。

这个前馈神经网络层接受一个名为 "dff" 的标量作为全连接层的输出大小，另一个名为 "dropoutRate" 的标量作为dropout层的失活概率。它的输出大小与输入大小相同，即 "dModel"。其中，每个子层都有一个名字来方便后续的调用。

根据文档内容，分析代码的训练模型叫什么

根据文档内容，训练模型是一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型。具体来说，该模型使用了 `Sequential` 模型结构，并包含了以下几个层：

- 三个卷积层（`Conv2D`），每个卷积层后面跟着一个最大池化层（`MaxPooling2D`）
- 一个展平层（`Flatten`）
- 两个全连接层（`Dense`），其中一个包含 dropout 层以防止过拟合
- 最后一个输出层，使用 softmax 激活函数进行多分类

模型的具体定义如下：

def create_model(input_shape=(128, 128, 3)):
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D((2, 2)),
        Flatten(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dropout(0.5),
        Dense(4, activation='softmax')
    ])
    return model

这个模型被实例化并编译为：

model = create_model()
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

因此，训练模型可以称为一个 **CNN 模型** 或 **卷积神经网络模型**。