Batch Normalization在神經網絡中的作用是通過在每一層的輸入上進行歸一化處理，使得網絡中每一層的輸入都具有相似的分布，從而加快網絡的訓練速度并提高網絡的泛化能力。具體來說，Batch Normalization可以解決以下問題：
加速收斂：通過將每一層的輸入進行歸一化處理，可以加速網絡的收斂速度，減少訓練時間。
減少梯度消失和爆炸：Batch Normalization能夠使得每一層的輸入有相似的分布，從而減少梯度消失和梯度爆炸的問題。
改善網絡的泛化能力：通過減少內部協變量偏移，Batch Normalization可以提高網絡的泛化能力，減少過擬合的風險。
總的來說，Batch Normalization可以提高神經網絡的訓練速度和性能，使得網絡更加穩定和可靠。
