textcnn中的dropout层的左右红

TextCNN中的dropout层是为了防止过拟合而引入的一种正则化方法，其作用是在训练过程中随机地将一些神经元的输出置为0，从而减少神经网络中参数之间的相互依赖性，增加模型的鲁棒性。

具体来说，dropout层会在训练过程中，以一定的概率p随机丢弃一些神经元的输出，使得网络的结构变得不确定，从而使得模型不能过分依赖某些特征，从而提高了模型的泛化能力。在测试过程中，dropout层会保留所有神经元的输出，不进行丢弃，这样可以获得更加稳定的预测结果。

左右红指的是dropout层的参数，包括左边的输入张量、右边的输出张量以及dropout概率等。在TextCNN中，dropout层通常被添加在全连接层之前，其输入张量通常是全连接层的输出张量，输出张量与输入张量形状相同。dropout概率通常是一个超参数，需要手动调整以获得最佳的模型性能。