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在Chainer中使用Batch Normalization和Dropout非常簡單。下面是一個示例代碼：
import chainer
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
class MLP(chainer.Chain):
def __init__(self):
super(MLP, self).__init__()
with self.init_scope():
self.l1 = L.Linear(None, 100)
self.bn1 = L.BatchNormalization(100)
self.l2 = L.Linear(None, 50)
self.bn2 = L.BatchNormalization(50)
self.l3 = L.Linear(None, 10)
def __call__(self, x):
h = F.relu(self.bn1(self.l1(x)))
h = F.dropout(h, ratio=0.5)
h = F.relu(self.bn2(self.l2(h)))
h = F.dropout(h, ratio=0.5)
return self.l3(h)
model = MLP()
在這個示例中，我們定義了一個包含Batch Normalization和Dropout的多層感知機模型。在模型的__init__方法中，我們創建了三個全連接層和兩個Batch Normalization層。在__call__方法中，我們首先使用第一個全連接層和Batch Normalization層，然后應用ReLU激活函數，之后使用Dropout進行正則化，最后再次應用全連接層和Batch Normalization層。最后返回輸出層的結果。
需要注意的是，在訓練過程中，我們通常會在訓練階段啟用Dropout，而在測試階段關閉Dropout。Chainer提供了chainer.using_config('train', value)方法來控制在訓練過程中是否啟用Dropout。
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