% a fully connected layer of size 50 & a dropout layer with dropout probability 0.5

您的问题是关于神经网络中的层和操作。您想知道如何实现一个大小为50的全连接层和一个dropout概率为0.5的dropout层。

对于全连接层，您可以使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）中的Dense层或Linear层。这些层将输入数据与权重相乘，然后加上偏置项，生成输出。

在TensorFlow中，您可以使用以下代码创建一个大小为50的全连接层：

import tensorflow as tf

fc_layer = tf.keras.layers.Dense(50, activation='relu')

在PyTorch中，您可以使用以下代码创建一个大小为50的全连接层：

import torch.nn as nn

fc_layer = nn.Linear(in_features, out_features)

其中in_features是输入数据的大小，out_features是输出数据的大小。

对于dropout层，您可以使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）中的Dropout层。这些层会在训练过程中随机地丢弃一些神经元，以减少过拟合。

在TensorFlow中，您可以使用以下代码创建一个dropout概率为0.5的dropout层：

dropout_layer = tf.keras.layers.Dropout(0.5)

在PyTorch中，您可以使用以下代码创建一个dropout概率为0.5的dropout层：

dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)

其中p是dropout概率。