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。