从这个机制看，Dropout对过拟合的控制机制实际上更直接更表面化更简单粗暴，而BN则要间接一点，但是更底层更本质。但是二者的机制有差别又有重叠，平滑和鲁棒二者常常是一致的，但又不完全一致，不能简单说哪个效果更好。
Dropout提供了一种廉价的Bagging集成近似，能够训练和评估指数级数量的神经网络。
BN也有助于正则化模型。有了BN便可以去掉用dropout来避免模型过拟合的操作。 BN层的添加直接将mAP硬拔了2个百分点，这一操作在yolo_v3上依然有所保留，BN层从v2开始便成了yolo算法的标配。high resolution classifier： 所有最顶尖的检测算法都使用了基于ImageNet预训练的分类器。
新代码中教师模型的BN层未冻结，影响了训练效果，优化策略不容忽视。 【科研与工程的平衡】：理解两者差异，避免混淆导致问题复杂化，注重目标导向。【工程原则的实践】：使用配置文件，保持代码模块化，解耦设计是提高效率的关键。
1、汇总阶段以测试得到的水量数据按用水单元的层次汇总，并填写在《水平衡测试报告书》上。评价阶段以水平衡测试结果为基础，对用水单元进行合理用水评价，找出不合理用水造成浪费的水量和原因，制定出改进计划和规划。
2、实施阶段根据拟定的测试计划，在规定的时间内进行测试，并记录测试数据。对试验中出现的问题应妥善处理，必要时应作出试验说明。总结阶段测试得到的水量数据按用水单位的级别汇总，填写在《水平衡测试报告书》上。
3、水平衡测试是对用水单元和用水系统的水量进行系统的测试、统计、分析得出水量平衡关系的过程。水平衡测试是加强用水科学管理，最大限度地节约用水和合理用水的一项基础工作。它涉及到用水单位管理的各个方面，同时也表现出较强的综合性、技术性。
基线特征均平衡是指在数据分析和模型训练过程中，保证数据样本在一定的特征维度上的均衡性。在训练模型时，如果数据样本在特定维度上的特征分布不均，就会导致模型在预测时对某些类别的识别准确度较低。因此，基线特征均平衡，是进行数据样本处理的必要步骤之一。
基线——经流动相冲洗，柱与流动相达到平衡后，检测器测出一段时间的流出曲线。一般应平行于时间轴。基线，在测量学中指的是经精确测定长度的直线段。在地理中是指陆地和内水同领海的分界线，出于国际法和国内法的目的，陆地和海洋的划分界线被称为基线（Baseline）。
基线是软件文档或源码（或其它产出物）的一个稳定版本，它是进一步开发的基础。所以，当基线形成后，项目负责SCM的人需要通知相关人员基线已经形成，并且哪儿可以找到这基线了的版本。这个过程可被认为内部的发布.至于对外的正式发布，更是应当从基线了的版本中发布。
可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 欠采样 欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。
处理不平衡数据的方法多样，包括欠采样（减少多数类样本）、过采样（增加少数类样本）和生成合成数据。这些方法旨在重新平衡类别比例，但需注意保持数据的代表性，避免过度采样导致信息丢失或测试集性能下降。同时，考虑类的真实比例，以及在实际应用中的成本不对称性，是至关重要的。
从数据集入手。既然数据不平衡，那我们就人为的把数据集给平衡一下。可以通过随机采样比例大的类别使得训练集中大类的个数与小类相当，也可以重复小类 使得小类的个数与大类相当。前者的问题是可能会丢失信息，因为只采用部分样本。后者的问题是可能造成过拟合，因为有重复样本。
水平衡测试包括四个阶段：准备阶段要搞好“三落实”。一是组织落实：测试单位应成立专门机构，负责测试的组织领导，全面协调，测试实施、督促检查等。
水平衡测试是对用水户进行科学管理的有效方法，也是城市进一步节水的基础。准备阶段要做好“三落实”。组织实施：检测单位应成立专门机构，负责检测的组织领导、统筹协调、检测实施、监督检查等工作。
、一项水平衡测试工作主要分为调查、测试和平衡分析三个阶段，各个阶段所包括的主要内容见图一：水平衡测试流程图。2）、水平衡测试应该注意的问题 3）、调查阶段应该注意的问题 4）、调查的主要内容 水平衡测试调查阶段主要包括以下几项内容：生产情况。
