class Net(nn.Module): def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim): super(Net,self).__init__() self.layer1=nn.Sequential(nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.ReLU(True)) self.layer2=nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2),nn.ReLU(True)) self.layer3=nn.Linear(n_hidden_2,out_dim) #最后一层接Softmax所以不需要ReLU激活 def forward(self,x): x=self.layer1(x) x=self.layer2(x) x=self.layer3(x) return x 帮我优化这段代码，使神经网络模型更优秀

这段代码已经是一个基本的三层全连接神经网络，但是可以通过以下几个方面进行优化：

1. 添加正则化：可以在网络中添加dropout或者L2正则化来防止过拟合，提高模型的泛化能力。

2. 修改激活函数：ReLU是一个常用的激活函数，但是也可以尝试其他激活函数，如LeakyReLU、ELU等。

3. 修改网络结构：可以增加或减少隐藏层的数量，修改每个隐藏层的神经元数量，或使用其他类型的层（如卷积层或循环层）。

4. 修改优化器：可以尝试使用不同的优化器，如Adam、RMSProp等。

5. 添加批归一化：可以在每层的输出前添加批归一化层，来加速训练和提高模型的准确率。

下面是一个修改后的代码示例：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super(Net, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_dim, n_hidden_1),
            nn.BatchNorm1d(n_hidden_1),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Dropout(0.3)
        )
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2),
            nn.BatchNorm1d(n_hidden_2),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Dropout(0.3)
        )
        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

这个示例代码中，我们添加了批归一化、LeakyReLU和dropout层，来提高模型的准确率和泛化能力。同时，我们也修改了激活函数和优化器。