Batch Normalization在Torch中的作用是在神經網絡的訓練過程中對每個batch的輸入進行歸一化處理，以加速訓練過程并提高模型的泛化能力。具體來說，Batch Normalization可以使得每一層網絡的輸入保持零均值和單位方差，有助于解決梯度消失和梯度爆炸的問題，同時也有助于加速訓練收斂速度和提高模型的穩定性。通過Batch Normalization，可以減少一些訓練技巧的需求，如使用更小的學習率、更好的權重初始化等。
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