批量歸一化是一種在深度學習中常用的技術，其主要作用包括：
加速訓練：批量歸一化可以減小訓練過程中梯度消失或梯度爆炸的問題，從而加速網絡的訓練過程。
提高模型泛化能力：批量歸一化可以減少模型對輸入數據的依賴性，從而提高模型的泛化能力，減少過擬合的風險。
改善梯度傳播：批量歸一化可以使網絡各層的輸入分布保持在較小的范圍內，有助于梯度傳播更加穩定和快速。
適應不同數據分布：批量歸一化可以使模型對不同數據分布更加魯棒，有助于模型在各種數據集上表現更好。
總的來說，批量歸一化可以幫助深度學習模型更快更穩定地訓練，并提高模型的泛化能力和適應性。
