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。