dropout层一般在哪设置

在深度学习模型中，dropout层通常在全连接层或者卷积层之后设置。在训练过程中，dropout层会随机丢弃一些神经元，从而减少过拟合的风险。通常情况下，dropout的设置比例为0.2到0.5之间，根据具体的数据集和模型情况进行调整。需要注意的是，在模型训练结束后，需要将dropout层关闭，以便保证模型在测试或者实际应用中的准确性。

相关问题

深度学习中dropout层一般如何设置

设置dropout层的概率是一个超参数，通常的建议是在训练时将其设置为0.2到0.5之间。这意味着在每一次训练迭代中，dropout层将随机丢弃该层输入的20%到50%。在测试过程中，dropout层应该被关闭，因为我们需要使用整个网络来进行预测。

选择正确的dropout概率，需要在训练过程中进行调试和试验，以找到最佳的结果。通常来说，dropout层的设置应该越高，模型越能够避免过拟合，但同时也会导致模型的训练速度变慢。所以，我们需要权衡模型的准确性和训练速度，然后选择适当的dropout概率来平衡这两者。

dropout层因该设置在哪里

Dropout层可以放在卷积层和全连接层之间，也可以放在全连接层之间。一般来说，Dropout层在神经网络中的位置是灵活的，可以根据实际情况进行设置。在实践中，一般会在全连接层之间添加Dropout层，以防止模型过拟合。在卷积神经网络中，可以在池化层之后添加Dropout层。例如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout, Activation

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=input_shape))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes))
model.add(Activation('softmax'))

在上面的代码中，我们在全连接层之间添加了一个Dropout层。具体而言，在第一个全连接层之后，我们添加了一个Dropout层，丢弃率为0.5。这样可以有效地防止模型过拟合。