如何在添加Dropout层

在深度学习模型中，Dropout是一种常用的正则化技术，可以有效防止过拟合。在Keras中，可以通过添加Dropout层来实现Dropout。具体方法如下：

1.导入Dropout层：`from keras.layers import Dropout`

2.在模型中添加Dropout层，例如在一个全连接层后添加Dropout层，Dropout层的参数为0.5，代码如下：

model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))

其中，0.5是指每次训练时随机将50%的神经元输出置为0。

需要注意的是，在模型训练时，Dropout层只在训练阶段起作用，而在测试阶段则不会进行任何操作，因此在模型测试时，需要将Dropout层关闭，否则会得到不准确的结果。可以通过在测试阶段设置`model.evaluate(...)`和`model.predict(...)`的`verbose`参数为0来关闭Dropout层。