dropout(0.25)什么作用，dropout函数的参数如何设置

dropout是一种在神经网络中用于减少过拟合的技术。该技术在训练期间随机忽略一些神经元，从而降低它们对网络的依赖性，从而提高网络的泛化能力。在Keras中，dropout(0.25)表示在每个训练批次中，25%的神经元将被随机选择并忽略。

dropout函数的参数取决于数据集和网络结构。通常，dropout的参数值应该在0.1到0.5之间，可以通过交叉验证来选择最佳的参数值。如果dropout的值太小，可能无法有效地减少过拟合，而如果dropout的值太大，则可能会影响网络的性能。因此，需要根据实际情况来选择最佳的dropout参数值。

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model.add(dropout(0.25))

这段代码是在使用 Keras 搭建深度学习模型时，添加一个 Dropout 层，并设置保留输入单元的比例为 0.25。Dropout 是一种正则化技术，可以在训练过程中按照一定的概率随机将一些神经元的输出置为 0，从而减少过拟合。在模型中添加 Dropout 层可以提高模型的泛化能力，防止出现过拟合的情况。在这段代码中，使用了 Keras 中的 dropout 函数，并将其添加到模型中。

设计一个对MNIST处理的CNN网络，网络结构和参数要求如下表，其中每一次 MaxPooling后都添加系数为0.25的 Dropout.

|层次|网络结构|参数要求|
|:-:|:-:|:-:|
|1|卷积层|卷积核大小为5x5，卷积核数量为32，激活函数为ReLU|
|2|MaxPooling层|池化核大小为2x2，步长为2|
|3|Dropout层|Dropout系数为0.25|
|4|卷积层|卷积核大小为5x5，卷积核数量为64，激活函数为ReLU|
|5|MaxPooling层|池化核大小为2x2，步长为2|
|6|Dropout层|Dropout系数为0.25|
|7|全连接层|神经元数量为512，激活函数为ReLU|
|8|Dropout层|Dropout系数为0.5|
|9|全连接层|神经元数量为10，激活函数为Softmax|

其中，输入为28x28的灰度图像，输出为10个类别的概率分布。