批量归一化是一种在深度学习中用于稳定和加速神经网络训练过程的技术。它通过对每一层的输入进行规范化，确保它们的均值为零，标准差为一。这个操作是针对每个小批量的数据进行的，而不是整个数据集，因此称为“批量”归一化。通过这样做，批量归一化帮助减少内部协变量偏移——由于训练过程中的权重更新而导致的网络激活分布的变化——使网络更加稳健和高效。
在实现批量归一化时，网络中的一层计算当前批次输入的均值和方差。然后，利用这些统计量对输入进行规范化。在规范化之后，该层可以使用学习到的参数对输出进行缩放和偏移。这使得网络能够保持其学习复杂函数所需的表达能力，同时也能从规范化的正则化效果中受益。例如，如果您正在训练一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN），加入批量归一化可以使其更快收敛，从而在较少的训练轮次内达到良好的准确率。
批量归一化还可以帮助缓解如梯度消失和梯度爆炸等在深度网络中常见的问题。通过保持每一层输入的稳定分布，它允许更深的网络更有效地进行训练。在实践中，许多开发者发现添加批量归一化层能够提高模型的性能。这已经成为训练现代架构的标准做法，包括流行的模型如ResNet和Inception，显示出它在各种任务和数据集上能够带来显著的好处。