BatchNormalization層是在神經網絡中用于提高訓練速度和穩定性的一種技術。它通過標準化每個批次的輸入數據，使得神經網絡更容易學習并加快訓練過程。具體作用如下：
加速訓練：使用BatchNormalization層可以加速神經網絡的訓練過程，因為它可以使得每個批次的數據都以相同的分布進行訓練，從而減少了訓練時間。
改善梯度消失問題：BatchNormalization可以減少梯度消失問題，使得神經網絡更容易學習深層特征。
提高模型的泛化能力：通過標準化輸入數據，BatchNormalization可以減少模型的過擬合風險，提高模型的泛化能力。
增加網絡的非線性表達能力：BatchNormalization層可以使得網絡更加穩定，從而可以更好地利用非線性激活函數。
總之，BatchNormalization層可以有效改善神經網絡的訓練速度和穩定性，提高模型的泛化能力，是一種常用的神經網絡優化技術。
