在Caffe中使用BN（Batch Normalization）層非常簡單。以下是一個示例：
layer {
name: "bn"
type: "BatchNorm"
bottom: "conv1"
top: "conv1_bn"
batch_norm_param {
use_global_stats: false
}
}
在這個示例中，我們在conv1層后面添加了一個BatchNorm層。bottom指定了BN層的輸入是conv1層的輸出，而top指定了BN層的輸出的名稱。batch_norm_param里面的use_global_stats參數指定了是否使用全局統計信息來進行歸一化。
注意，BN層通常會在每個卷積層或全連接層之后添加，以提高訓練速度和準確性。您可以根據您的網絡結構和需求在適當的位置添加BN層。
