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批標準化（Batch Normalization）是一種用于深度學習模型中的正則化方法，它的作用有以下幾點：
加速收斂：批標準化有助于加速模型的收斂速度，使得模型在較短的時間內達到較好的性能。
減少梯度消失和梯度爆炸問題：通過對每個批次的數據進行標準化，批標準化可以幫助減少梯度消失和梯度爆炸問題，使得神經網絡更加穩定。
提高模型的泛化能力：批標準化可以增加模型對不同數據分布的適應能力，提高模型的泛化能力。
減少對初始化參數的依賴：批標準化可以減少對初始化參數的敏感性，使得訓練更加穩定。
總的來說，批標準化在深度學習模型中起到了穩定、加速和提高泛化能力的作用。
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