学生的文章：
Dropout [04:59]
learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, ps=0.5, precompute=True)
-
precompute=True：预计算来自最后一个卷积层的激活。 请记住，激活是一个数字，它是根据构成内核/过滤器的一些权重/参数计算出来的，它们会应用于上一层的激活或输入。
learn
Sequential(
(0): BatchNorm1d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
(1): Dropout(p=0.5)
(2): Linear(in_features=1024, out_features=512)
(3): ReLU()
(4): BatchNorm1d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
(5): Dropout(p=0.5)
(6): Linear(in_features=512, out_features=120)
(7): LogSoftmax()
)
learn - 这将显示我们最后添加的层。 这些是我们在precompute=True时训练的层
（0），（4）： BatchNorm将在上一课中介绍
（1），（5）：Dropout
（2）： Linear层仅仅是矩阵乘法。 这是一个包含 1024 行和 512 列的矩阵，因此它将接受 1024 个激活并输出 512 个激活。
（3）： ReLU - 只是用零替换负数
（6）： Linear - 第二个线性层，从前一个线性层获取 512 个激活并将它们乘以 512 乘 120 的新矩阵并输出 120 个激活
（7）： Softmax - 激活函数，返回最大为 1 的数字，每个数字在 0 和 1 之间：
出于较小的数值精度原因，事实证明最好直接使用 softmax 的 log 而不是 softmax [15:03]。这就是为什么当我们从模型中得到预测时，我们必须执行np.exp(log_preds)。