使用BN层代替全连接层的dropout层除了有防止过拟合作用还有什么作用？

使用BN层代替全连接层的dropout层，除了防止过拟合外，还有以下作用：

1. 加速模型训练：BN层可以加速模型训练，因为它可以减少网络中每个层的内部协变量位移，使得每一层的输入分布更加稳定，从而加速了网络的收敛速度。

2. 改善梯度消失和梯度爆炸问题：BN层可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题，因为它可以将每一层的输入进行标准化，从而使得每一层的梯度大小更加稳定。

3. 提高模型的泛化能力：BN层可以提高模型的泛化能力，因为它可以减少网络中每个层的内部协变量位移，使得每一层的输入分布更加稳定，从而使得模型更加稳定和鲁棒。

4. 减少对超参数的依赖：BN层可以减少对超参数的依赖，因为它可以自适应地调整每一层的标准化参数，从而减少了对超参数的调节需求。