【日積月累】 在神經網絡中，Dropout是一種有效的正則化技術，常用于防止過擬合。關鍵問題是Dropout加在哪里。通常，Dropout被添加在全連接層的激活函數之后，以確保神經元在激活后被隨機忽略，從而增強泛化能力。在一些情況下，卷積層和輸入層也可能使用Dropout，具體視數據集和網絡結構而定。適當選擇Dropout概率并結合其他正則化方法，可以顯著提升模型性能。