添加Dropout后，运行时间从每个时期约10秒增加到每个时期约120秒？

添加Dropout后，运行时间从每个时期约10秒增加到每个时期约120秒。Dropout是一种常用的正则化技术，用于减少神经网络的过拟合。在训练过程中，Dropout会随机地将一部分神经元的输出置为0，从而强制网络去学习多个独立的子网络，增强了网络的泛化能力。

尽管Dropout可以提高模型的性能，但它会增加模型的计算复杂度，导致运行时间的增加。这是因为在每个时期的前向传播和反向传播过程中，Dropout需要对神经元的输出进行随机置零操作，这会增加计算量和内存消耗。

为了减少运行时间的增加，可以尝试以下优化措施：

1. 减少Dropout的比例：降低Dropout的比例可以减少置零操作的频率，从而减少计算复杂度。但需要注意的是，降低Dropout的比例可能会导致模型的过拟合问题。
2. 使用更高性能的硬件：使用性能更高的GPU或者TPU等硬件可以加速模型的训练过程，从而减少运行时间的增加。
3. 优化网络结构：通过调整网络结构，如减少神经元的数量或层数，可以减少模型的计算复杂度，从而降低运行时间的增加。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，如云服务器、云数据库、云存储等。具体针对Dropout增加运行时间的问题，腾讯云没有直接相关的产品或链接地址。但可以通过腾讯云的云服务器实例选择性能更高的规格，或者通过腾讯云的容器服务等产品来优化模型的训练和部署过程，从而提高整体的计算效率。