我有两个训练好的模型（model_A 和 model_B），它们都包含dropout层。我已经冻结了model_A 和 model_B，并将它们与一个新的全连接层合并，得到model_AB（但我没有移除model_A 和 model_B的dropout层）。model_AB的权重将是不可训练的，除了新添加的全连接层之外。

现在我的问题是：当我在训练model_AB时，model_A 和 model_B中的dropout层是否仍然有效（即是否会丢弃神经元）？

回答：

简答：即使你将dropout层的trainable属性设置为False，在训练过程中，dropout层仍然会继续丢弃神经元。

详答：在Keras中，有两个不同的概念：

• 更新层的权重和状态：这是通过该层的trainable属性来控制的，即如果你设置layer.trainable = False，那么该层的权重和内部状态将不会被更新。

• 层在训练和测试阶段的行为：如你所知，一些层（如dropout）在训练和测试阶段可能有不同的行为。Keras中的学习阶段是通过keras.backend.set_learning_phase()来设置的。例如，当你调用model.fit(...)时，学习阶段会自动设置为1（即训练），而当你使用model.predict(...)时，它会自动设置为0（即测试）。此外，请注意，学习阶段为1（即训练）并不一定意味着更新层的权重/状态。你可以以学习阶段为1（即训练阶段）运行模型，但不会更新任何权重；只是层会切换到它们的训练行为（有关更多信息，请参见这个答案）。此外，还可以通过在调用层时传递training=True参数来为每个单独的层设置学习阶段（有关更多信息，请参见这个答案）。

因此，根据上述几点，当你将dropout层的trainable设置为False并在训练模式下使用它时（例如通过调用model.fit(...)，或手动将学习阶段设置为训练模式，如下面的示例所示），dropout层仍然会丢弃神经元。

这里是一个可复现的示例来说明这一点：

from keras import layersfrom keras import modelsfrom keras import backend as Kimport numpy as npinp = layers.Input(shape=(10,))out = layers.Dropout(0.5)(inp)model = models.Model(inp, out)model.layers[-1].trainable = False  # 将dropout层设置为不可训练model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 重要：在更改`trainable`属性后，我们必须始终重新编译模型# 创建一个自定义的后端函数，以便我们可以控制学习阶段func = K.function(model.inputs + [K.learning_phase()], model.outputs)x = np.ones((1,10))# 学习阶段 = 1，即训练模式print(func([x, 1]))# 输出将是：[array([[2., 2., 2., 0., 0., 2., 2., 2., 0., 0.]], dtype=float32)]# 如你所见，一些神经元已经被丢弃# 现在设置学习阶段 = 0，即测试模式print(func([x, 0]))# 输出将是：[array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)]# 不出所料，在测试阶段没有神经元被丢弃