激活层与dropout先后顺序

在神经网络中，激活层和Dropout层的顺序是可以交换的。一般来说，我们在训练阶段先使用Dropout层，再使用激活层；而在预测阶段，我们则先使用激活层，再使用Dropout层。这是因为，在训练阶段，使用dropout层可以有效地减少过拟合，提高模型泛化能力；而在预测阶段，我们不需要再使用dropout层了，因为已经训练好的模型可以直接应用于新数据。而激活层则是在所有层计算之后，对结果进行激活函数处理，使得输出具有一定的非线性特性，能够更好地拟合复杂的数据分布。