在PyTorch中，BatchNorm層是一種用于神經網絡中的歸一化技術。它可以加速神經網絡的訓練過程并提高模型的性能。BatchNorm層通過對每個批次的輸入進行標準化操作來減少內部協變量偏移，從而使網絡更加穩定和易于訓練。BatchNorm層通常應用在卷積神經網絡、全連接網絡等不同類型的神經網絡中。通過在網絡中添加BatchNorm層，可以加快模型的收斂速度，提高模型的泛化能力并避免過擬合。
