在深度学习和机器学习的上下文中，–ckpt_save_interval 1 和 --sync_bn 是命令行参数，它们通常用于配置训练过程。

不过，这两个参数并不是所有框架或工具都通用的，但我可以根据常见的用法来解释它们。

--ckpt_save_interval 1

这个参数通常用于指定模型检查点（checkpoint）的保存间隔。

在这里，数字“1”通常意味着在每个epoch或每多少个batch之后保存一次模型。但是，具体“1”代表什么（是epoch还是batch）取决于实现和上下文。

如果“1”表示epoch，那么在每个epoch结束后都会保存模型。

如果“1”表示batch，那么在每个batch之后都会保存模型，但这通常是不切实际的，因为这会占用大量的磁盘空间和时间。
因此，更常见的可能是“1”表示在每个epoch之后保存模型，或者可能有一个默认值（比如10个epoch）而“1”只是一个示例值。

--sync_bn

–sync_bn 通常与批量归一化（Batch Normalization, BN）相关。

在分布式训练中，不同的设备（如GPU）可能处理不同的数据子集。传统的批量归一化在每个设备的本地小批量上操作，这可能导致不一致的训练效果。

为了解决这个问题，可以使用同步批量归一化（Sync Batch Normalization, SyncBN）。

SyncBN 的工作原理是确保在所有设备上进行批量归一化时都使用整个数据集的一个大批量，而不是仅仅在每个设备上的小批量。这通常通过收集所有设备上的梯度并同步它们来实现。

如果 --sync_bn 被设置为 True 或 1（取决于具体的实现），那么训练过程中将使用SyncBN。
如果它被设置为 False 或 0，则使用传统的BN。

这两个参数都是为了提高训练过程的效率和一致性。

然而，它们的具体实现和效果可能因不同的框架和库而异。因此，最好查阅你所使用的特定工具或框架的文档以获取更详细的信息。

Dropout是一种常用的正则化技术，通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元来防止过拟合。

然而，Dropout的使用也会降低模型的训练速度。由于批量归一化本身具有一定的正则化效果，可以减少对Dropout的依赖，从而在不牺牲性能的情况下提高训练速度