dropout层加在哪里

在本文中，我们将探讨Dropout的概念，并了解如何使用TensorFlow和Keras在神经网络中实现该技术。

了解Dropout

神经网络在其输入和输出层之间具有隐藏层，这些隐藏层中嵌入了神经元，神经元内的权重以及神经元之间的连接使得神经网络系统能够模拟学习过程。

简单神经网络

一般的观点是，神经网络体系结构中的神经元和层越多，其表示能力就越强。表示能力的提高意味着神经网络可以拟合更复杂的函数，并可以更好地泛化到训练数据。

复杂神经网络

越深的神经网络越容易过度拟合。过度拟合是一个常见问题，它的定义是：模型在训练数据上表现良好，但经过训练的机器学习模型无法很好地泛化到不看见的数据。

Dropout的主要目的是使网络中过度拟合的影

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