dropout用在激活函数前还是激活函数后

在神经网络中，Dropout 通常是用在激活函数后面的。Dropout 是一种在神经网络中防止过拟合的技术，它可以随机地将一部分神经元的输出置为零，从而使得神经元之间的依赖性降低，减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

如果将 Dropout 放在激活函数前面，那么会使得神经元的输出在激活函数前被置为零，这样会导致激活函数无法发挥作用，从而降低模型的表达能力，影响模型的性能。

因此，通常情况下，在神经网络中使用 Dropout 技术时，应该将其放在激活函数后面，例如：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.dropout1 = nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.dropout1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个示例中，我们定义了一个包含一个全连接层和一个 Dropout 层的简单神经网络。在全连接层和 Dropout 层之间，我们使用了 ReLU 激活函数。最后，我们定义了一个输入张量 `x`，并将其输入到模型中，得到了输出张量。