使用relu和dropout的好处

使用relu和dropout的好处包括：

1. 加速训练：relu函数可以使神经网络的训练速度更快，因为它能够避免梯度消失的问题，从而使得反向传播的速度更快。

2. 减少过拟合：dropout可以避免过拟合的问题，因为它可以随机地丢弃一些神经元，从而使得模型具有更好的泛化能力。

3. 提高准确率：relu函数可以提高神经网络的准确率，因为它能够更好地处理非线性问题。

4. 减少计算量：dropout可以减少神经网络的计算量，因为它可以随机地丢弃一些神经元，从而减少了神经网络的复杂度。

总之，使用relu和dropout可以使神经网络的训练速度更快、准确率更高、过拟合的问题更少，并且可以减少神经网络的计算量。