激活函数在dropout层前面吗

一般情况下，激活函数是在dropout层后面的。因为dropout层的作用是随机地将一部分神经元输出置为0，以达到降低过拟合的目的。如果将激活函数放在dropout层前面，那么会导致一部分神经元的输出始终为0，从而影响模型的表达能力。因此，一般会先经过激活函数，再应用dropout层。当然，具体应用时要根据具体情况来决定。

相关问题

dropout用在激活函数前还是激活函数后

在神经网络中，Dropout 通常是用在激活函数后面的。Dropout 是一种在神经网络中防止过拟合的技术，它可以随机地将一部分神经元的输出置为零，从而使得神经元之间的依赖性降低，减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

如果将 Dropout 放在激活函数前面，那么会使得神经元的输出在激活函数前被置为零，这样会导致激活函数无法发挥作用，从而降低模型的表达能力，影响模型的性能。

因此，通常情况下，在神经网络中使用 Dropout 技术时，应该将其放在激活函数后面，例如：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.dropout1 = nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.dropout1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个示例中，我们定义了一个包含一个全连接层和一个 Dropout 层的简单神经网络。在全连接层和 Dropout 层之间，我们使用了 ReLU 激活函数。最后，我们定义了一个输入张量 `x`，并将其输入到模型中，得到了输出张量。

def forward(self, input, hidden): '''input [6,57]-2维矩阵 hidden[1,1,57] - 3维矩阵''' # 数据形状 [6,57] -> [6,1,57] input = input.unsqueeze(1) # 1 数据经过模型 提取事物特征 # 数据形状 [seqlen,1,57],[1,1,128]) -> [seqlen,1,18],[1,1,128] rr, hn = self.rnn(input, hidden) # 数据形状 [seqlen,1,128] - [1, 128] eg:[6,1,128] --> [1,128] tmprr = rr[-1] # 2 数据经过全连接层 [1,128] -->[1,18] tmprr = self.linear(tmprr) # 3 数据经过softmax层返回 return self.softmax(tmprr), hn 在前面添加一个激活函数或者线性层 给出完整的代码以及标注出添加的地方

好的，下面是完整的代码，其中添加了一个ReLU激活函数在第1步后和一个Dropout层在第2步后：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)  # 添加一个dropout层

    def forward(self, input, hidden):
        '''input [6,57]-2维矩阵 hidden[1,1,57] - 3维矩阵'''
        # 数据形状 [6,57] -> [6,1,57]
        input = input.unsqueeze(1)
        
        # 1 数据经过模型 提取事物特征，添加一个线性层和ReLU激活函数
        input = self.linear1(input)
        input = F.relu(input)
        rr, hn = self.rnn(input, hidden)

        # 2 数据经过全连接层和ReLU激活函数，添加一个Dropout层
        tmprr = rr[-1]
        tmprr = self.linear2(tmprr)
        tmprr = F.relu(tmprr)
        tmprr = self.dropout(tmprr)

        # 3 数据经过softmax层返回
        return self.softmax(tmprr), hn

在第1步后添加了一个线性层`linear1`和ReLU激活函数，在第2步后添加了一个全连接层`linear2`、ReLU激活函数和一个Dropout层。请注意，这里添加的激活函数和Dropout层仅供参考，具体的选择应该根据具体的任务和数据进行调整。