解决过拟合的最好办法增大数据集
dropout：随机丢且一些神经元--》只有在训练数据是有效
1. 取平均的作用
2. 减少两个神经元之间复杂的共适应关系：因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现（随机森林）
关于nn.module里面内置的dropout 有三种方法：dropout，dropout
2d，dropout3d。一维数据就使用dropout，图片数据使用dropout2d，三维疏浚就使用dropout3d
dropout层一般都放在模型的厚后面
注意在测试时，dropout层时不会起作用的
model.train（）训练模式
model.eval（） 预测模式
这两种模式主要影响dropout和BN层
######BN层##########
解决的事梯度消失和梯度爆炸问题
传统机器学习中的表准化也叫归一化
一般是将数据映射到指定范围，用于除去不同维度的数据的量纲以及量纲单位
#批标准化：不仅在讲数据输入模型之前对数据做标准化，在网络的每一次变换之后都应该考虑数据标准化。
好处：具有正则化的效果
提高模型的泛化能力
允许更高的学习速率从而加速收敛
BN层通常应用于卷积层或者Linear（全链接层）之后：
nn.BatchNorm1d（）--》linear层
nn.BatchNorm2d（） ---〉卷积层
实现过层：
1. 求每一个训练批次数据的均值
2. 求每一个训练批次的数据方差
3. 数据进行标准化
4. 训练参数Y，B
5. 输出y 通过Y，B的线性变换得到原来的数值，在训练的正向传播中不会改变当前输出
CNN中讲用在激活函数之前，但是用在激活函数之后可能会效果更好