TensorFlow-Keras中的Dropout层是一种深度学习技术，它可以帮助减少神经网络中的过拟合现象，以提高模型的泛化能力。Dropout层的作用是在训练过程中，随机将一定比例的单元置为0，以防止过拟合现象的发生。
Dropout层的使用方法
Dropout层可以通过TensorFlow-Keras框架的API来实现，具体使用方法如下：
- 在模型的构建过程中，可以使用Dropout层，其定义语法为：
Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None)
其中，rate表示被设置为0的单元比例，noise_shape表示噪声的形状，seed表示随机种子。 - 在训练模型时，可以使用fit()函数，这个函数可以接受一个参数，即Dropout层的rate参数，其定义语法为：
model.fit(X, y, dropout_rate=0.0)
其中，X表示训练数据，y表示标签，dropout_rate表示被设置为0的单元比例。
使用Dropout层可以有效地减少过拟合现象，从而提高模型的泛化能力。