在linear和relu之间加一个batchnorm

可以在神经网络的输入和激活函数之间添加一个BatchNorm层，用于规范化输入数据，并且加速训练过程。在训练期间，BatchNorm层通过调整每个批次的均值和方差来规范化输入数据。这使得网络更加健壮，可以更快地收敛。

同时，使用BatchNorm层还可以减少过拟合的问题。在训练期间，BatchNorm层会随机删除一些神经元，这使得模型更加泛化。此外，BatchNorm层还可以用于加速模型的收敛速度。因为BatchNorm规范化了输入，所以网络的梯度变得更加稳定，使得模型能够更快地收敛。

在神经网络中使用BatchNorm层还有一个重要的好处：BatchNorm层可以有效地防止梯度消失或爆炸现象的出现。梯度消失或爆炸是指，在深度神经网络中，梯度信息可能在反向传播过程中消失或者变得无限增加，导致训练无法进行。使用BatchNorm层可以减少这种现象的出现，从而使得训练过程更加稳定。

因此，在线性和ReLU之间加一个BatchNorm层是一个非常有效的方法，可以进一步优化神经网络的性能并使之更加健壮。