dropout加在哪一层

Dropout可以被加在神经网络的隐藏层之间，也可以被加在输入层和输出层之间。具体来说，通常是在全连接层之后加上Dropout层，但是在卷积神经网络中，Dropout也可以被加在卷积层之后。在加入Dropout层时，需要根据具体的问题和实验效果进行调整，一般来说，Dropout的概率在0.1到0.5之间比较常见。

相关问题

dropout层一般加在哪

Dropout是一种在神经网络中防止过拟合的技术，通常会在全连接层（Dense）或卷积层（Convolution）之后加上Dropout层。这是因为这些层通常包含大量的参数，容易导致过拟合，而Dropout层可以在训练过程中随机地将一些神经元的输出置为0，从而减少过拟合的风险。一般来说，Dropout的位置应该在全连接层或卷积层之后，且在这些层之后的激活函数之前。

dropout层加在哪里

Dropout层是一种正则化技术，可以在训练神经网络模型时减少过拟合。在深度学习模型中，通常会在全连接层或卷积层之后添加Dropout层。Dropout层的作用是在训练过程中，随机地将一些神经元的输出置为0，从而减少神经元之间的协同作用，使得模型更具有泛化能力。一般而言，Dropout层的概率取值在0.2到0.5之间。