BN和Dropout单独使用都能减少过拟合并加速训练速度，但如果一起使用的话并不会产生1+1>2的效果，相反可能会得到比单独使用更差的效果。
相关的研究参考论文：Understanding the Disharmony between Dropout and Batch Normalization by Variance Shift
本论文作者发现理解 Dropout 与 BN 之间冲突的关键是网络状态切换过程中存在神经方差的（neural variance）不一致行为。试想若有图一中的神经响应 X，当网络从训练转为测试时，Dropout 可以通过其随机失活保留率（即 p）来缩放响应，并在学习中改变神经元的方差，而 BN 仍然维持 X 的统计滑动方差。这种方差不匹配可能导致数值不稳定（见下图中的红色曲线）。而随着网络越来越深，最终预测的数值偏差可能会累计，从而降低系统的性能。简单起见，作者们将这一现象命名为「方差偏移」。事实上，如果没有 Dropout，那么实际前馈中的神经元方差将与 BN 所累计的滑动方差非常接近（见下图中的蓝色曲线），这也保证了其较高的测试准确率。
作者采用了两种策略来探索如何打破这种局限。一个是在所有 BN 层后使用 Dropout，另一个就是修改 Dropout 的公式让它对方差并不那么敏感，就是高斯Dropout。
第一个方案比较简单，把Dropout放在所有BN层的后面就可以了，这样就不会产生方差偏移的问题，但实则有逃避问题的感觉。
第二个方案来自Dropout原文里提到的一种高斯Dropout，是对Dropout形式的一种拓展。作者进一步拓展了高斯Dropout，提出了一个均匀分布Dropout，这样做带来了一个好处就是这个形式的Dropout（又称为“Uout”）对方差的偏移的敏感度降低了，总得来说就是整体方差偏地没有那么厉害了。
该部分参考：