動量是指在原來的梯度下降基礎上，將現在的梯度方向與歷史梯度方向融合，根據超參數調節權值，讓梯度更緩和並且有可能跳出局部極小值
代碼實現：
學習率的動態改變：
Dropout 丟棄一些參數，簡化模型，減輕過擬合：
因為訓練時才需要dropout，所以要區分train還是test（val也屬於test）
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