tf.keras.layers.Dropout(0.2)

`tf.keras.layers.Dropout(0.2)`是一种在神经网络中常用的正则化技术，可以在训练过程中随机地将一部分神经元的输出值设为0，以降低模型对训练数据的过拟合程度。其中，参数0.2表示在训练过程中每个神经元被设置为0的概率为0.2。在测试过程中，Dropout层不进行任何操作，所有神经元的输出都保持不变。使用Dropout层的代码示例：

from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

model = tf.keras.Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_dim=100),
    Dropout(0.2),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

上面的代码中，`Dropout(0.2)`层被插入到两个全连接层之间，以防止模型过拟合。