加上BN层和dropout层算改进吗
加上BN层和dropout层可以改进模型的性能。BN层可以加速模型的训练过程，减少梯度消失问题，并且可以提高模型的泛化能力。Dropout层可以减少模型的过拟合，通过随机丢弃一部分神经元的输出，可以增加模型的鲁棒性和泛化能力。因此，加上BN层和dropout层可以提高模型的训练效果和泛化能力，从而改进模型的性能。
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