这一部分介绍一下Batch Normalization，这个可以帮助我们在模型train不起来的时候，帮助模型的训练。十分有用的一个工具。

本篇介绍关于dropout技术。dropout是在过拟合的时候进行使用的技术，适用与deep learning。

这里给出一个使用动态改变网络结构的例子，来实现在MNIST dataset中的分类实验。这个目的是为了之后可以帮助我们测试dropout，BN等的性能。

这一篇主要介绍在Pytorch中如何动态改变网络的结构，使用这种方式会方便网络的编写，特别是一些比较深的结构。