采用数据增强、Dropout 等降低模型过拟合的方法设计一个全连接神经网络使模型的准确率最高。BatchsizeEpoch、学习率、优化器adamSGD等参数的影响

在设计全连接神经网络以降低过拟合的方法中，可以采用以下步骤：

数据增强：通过对训练数据进行随机变换、旋转、平移、缩放等操作，生成更多的训练样本，增加数据的多样性，减少过拟合。可以使用Keras中的ImageDataGenerator来实现。
Dropout：在网络中添加Dropout层，随机选择一部分神经元进行丢弃，减少神经元之间的依赖关系，降低过拟合。可以使用Keras中的Dropout层来实现。
使用正则化项：在网络中添加正则化项，如L1正则化、L2正则化等，通过在损失函数中加入正则化项，惩罚模型的复杂度，避免过拟合。
Early stopping：监控验证集上的损失函数值，当验证集上的损失函数值不再下降时，停止训练，避免过拟合。
选择合适的Batch size和Epoch：合适的Batch size和Epoch数量可以影响模型的准确率。较大的Batch size可以加快训练速度，但可能会导致收敛不稳定；较小的Batch size可以提高模型的泛化能力，但训练速度较慢。Epoch数量过大可能导致过拟合，数量过小可能导致欠拟合。
学习率调整：学习率决定了模型参数的更新步长，选择合适的学习率可以加快模型的收敛速度。可以使用学习率衰减、自适应学习率等方法来调整学习率。
选择合适的优化器：优化器决定了模型参数的更新方式，选择合适的优化器可以加快模型的收敛速度。常用的优化器有Adam、SGD等，可以根据具体问题选择合适的优化器。

在实际应用中，可以通过网格搜索等方法，对不同的参数进行组合，找到最佳的参数组合，从而使模型的准确率最高。