dropout层加在两个lstm层中间，网络的结构是怎么样的

如果在双层LSTM网络中，将一个dropout层放置在两个LSTM层之间，则该网络的结构如下所示：

输入数据 -> Dropout层 -> 第一层LSTM -> Dropout层 -> 第二层LSTM -> 输出结果

在这个网络中，输入数据首先通过一个dropout层进行随机失活，以防止模型过拟合。然后，经过第一层LSTM进行处理，再次通过dropout层进行随机失活，接着进入第二层LSTM。最后，输出结果通过softmax层进行分类或回归。

使用dropout层可以有效地减少模型的过拟合，提高模型的泛化能力。在双层LSTM网络中，将dropout层放在两个LSTM层之间，可以使模型更加健壮，并提高其性能。