Keras 在存在高级_激活层的情况下添加退出层

我有以下使用Keras的NN体系结构：

from keras import Sequential
from keras.layers import Dense
import keras

model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=32))
model.add(keras.layers.advanced_activations.PReLU())

model.add(Dense(8))
model.add(keras.layers.advanced_activations.PReLU())

model.add(Dense(4))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

我想知道在

advanced\u activations.PReLU（）

之前或之后添加

model.add（Dropout（0.5））

是否有什么区别。换句话说，在存在高级激活层的情况下，添加退出层的正确位置在哪里

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谢谢。

无论你是在激活之前还是之后进行，这都无关紧要，因为对于大多数激活，f（0）=0，那么在激活之后或之前退出将产生相同的结果。

无论你是在激活之前还是之后进行，这都无关紧要，因为对于大多数激活，f（0）=0，然后在之后或之前退出将产生相同的结果