CNN中dropout设置在哪个层

Dropout是一种常用的正则化技术，可以在模型训练过程中随机丢弃一部分神经元，减少过拟合的风险。在CNN中，通常将dropout添加在全连接层之前，可以减少全连接层对于单个神经元的依赖，提高模型的泛化能力。同时，在卷积层和池化层之间添加dropout也是一种有效的正则化方式，可以减少特征图的相关性，提高模型的鲁棒性。因此，具体的dropout设置应该根据模型的结构和数据集的情况进行调整。

相关问题

CNN中dropout层的理解

+ i * size - size / 2,
xOffset + j * size + size / 2, yOffset + i * size + size / 2);
}
}
}

EndPaint(hWnd, &ps);
}
break;

case WM_LBUTTONDOWN:
{
int x = GET_X_LPARAM(lParam), y = GET_Y_LPARAM(lParam);
int size = min(cxClient / 8, cyClient / 10);
selX = (x - cxClient / 16) / size;
selY = (y - cyClient / 20) / size;
InvalidateRect(hWnd, NULL, FALSE);
}
break;

case WM_DESTROY:
DeleteObject(hBrushBk);
DeleteObject(hBrushBoard);
DeleteObject(hBrushPiece);
DeleteObject(hPenBoard);
DeleteObject(hPenSelected);
PostQuitMessage(0);
break;

default:
return DefWindowProc(hWnd, message, wParam, lParam);
}

return 0;
}

这个代码主要实现了一个简单的窗口程序，用GDI绘制了一个棋盘和棋子，并且支持鼠标选择棋子。需要注意的是，这个代码只是一个示例，实际开发中需要根据实际情况进行调整。

MATLAB中对CNN添加dropout层应该加在哪

在 MATLAB 中，可以通过在 CNN 模型中添加 dropout 层来防止过拟合。一般来说，dropout 层应该添加在全连接层（Fully Connected layer）之间，且一般只在训练过程中使用，而在测试时不需要使用 dropout 层。

在 MATLAB 中，可以使用 `dropoutLayer` 函数来添加 dropout 层。例如：

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

在上述代码中，dropout 层被添加在全连接层之前，dropout 的概率为 0.5。