BatchNormalization是一種常用的正則化技術，用于加速深度神經網絡的訓練過程并提高模型的泛化能力。它的作用是通過對每個minibatch的輸入數據進行歸一化處理，使得每個特征的均值接近于0，方差接近于1，從而提高模型的穩定性和收斂速度。
BatchNormalization的主要作用包括：
- 加速訓練：BatchNormalization可以減少深度神經網絡的內部協變量偏移，使得每層的輸入分布更穩定，從而加快模型的訓練速度。
- 提高泛化能力：BatchNormalization可以降低模型在訓練集上的過擬合風險，從而提高模型在測試集上的泛化能力。
- 降低梯度消失或爆炸：BatchNormalization可以緩解深度神經網絡中梯度消失或梯度爆炸的問題，使得模型更容易優化。
- 允許使用更高的學習率：由于BatchNormalization使得模型更穩定，因此可以使用更大的學習率，加快模型的收斂速度。
- 減少對其他正則化技術的依賴：BatchNormalization本身就具有正則化的效果，可以減少對Dropout等其他正則化技術的依賴。
