在深度學習和機器學習的上下文中，–ckpt_save_interval 1 和 --sync_bn 是命令行參數，它們通常用于配置訓練過程。

不過，這兩個參數并不是所有框架或工具都通用的，但我可以根據常見的用法來解釋它們。

--ckpt_save_interval 1

這個參數通常用于指定模型檢查點（checkpoint）的保存間隔。

在這里，數字“1”通常意味著在每個epoch或每多少個batch之后保存一次模型。但是，具體“1”代表什么（是epoch還是batch）取決于實現和上下文。

如果“1”表示epoch，那么在每個epoch結束后都會保存模型。

如果“1”表示batch，那么在每個batch之后都會保存模型，但這通常是不切實際的，因為這會占用大量的磁盤空間和時間。
因此，更常見的可能是“1”表示在每個epoch之后保存模型，或者可能有一個默認值（比如10個epoch）而“1”只是一個示例值。

--sync_bn

–sync_bn 通常與批量歸一化（Batch Normalization, BN）相關。

在分布式訓練中，不同的設備（如GPU）可能處理不同的數據子集。傳統的批量歸一化在每個設備的本地小批量上操作，這可能導致不一致的訓練效果。

為了解決這個問題，可以使用同步批量歸一化（Sync Batch Normalization, SyncBN）。

SyncBN 的工作原理是確保在所有設備上進行批量歸一化時都使用整個數據集的一個大批量，而不是僅僅在每個設備上的小批量。這通常通過收集所有設備上的梯度并同步它們來實現。

如果 --sync_bn 被設置為 True 或 1（取決于具體的實現），那么訓練過程中將使用SyncBN。
如果它被設置為 False 或 0，則使用傳統的BN。

這兩個參數都是為了提高訓練過程的效率和一致性。

然而，它們的具體實現和效果可能因不同的框架和庫而異。因此，最好查閱你所使用的特定工具或框架的文檔以獲取更詳細的信息。

Dropout是一種常用的正則化技術，通過在訓練過程中隨機丟棄一部分神經元來防止過擬合。

然而，Dropout的使用也會降低模型的訓練速度。由于批量歸一化本身具有一定的正則化效果，可以減少對Dropout的依賴，從而在不犧牲性能的情況下提高訓練速度