Batch Normalization(批标准化),和普通的数据标准化类似,是把分散的数据统一的一种做法,也是优化神经网络的一种方法,具有统一规格的数据, 能让机器学习更容易学习到数据之中的规律.Batch normalization 也可以被看做一个层面. 在一层层的添加神经网络的时候, 我们先有数据 X, 再添加全连接层, 全连接层的计算结果会经过 激励函数 成为下一层的输入, 接着重复之前的操作. Batch Normalization (BN) 就被添加在每一个全连接和激励函数之间.