在Chainer中使用Batch Normalization和Dropout非常简单。下面是一个示例代码：
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()
在这个示例中，我们定义了一个包含Batch Normalization和Dropout的多层感知机模型。在模型的__init__方法中，我们创建了三个全连接层和两个Batch Normalization层。在__call__方法中，我们首先使用第一个全连接层和Batch Normalization层，然后应用ReLU激活函数，之后使用Dropout进行正则化，最后再次应用全连接层和Batch Normalization层。最后返回输出层的结果。
需要注意的是，在训练过程中，我们通常会在训练阶段启用Dropout，而在测试阶段关闭Dropout。Chainer提供了chainer.using_config('train', value)方法来控制在训练过程中是否启用Dropout。
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