BatchNorm的主要目的是加速神经网络的训练并提高模型的性能。在深度学习训练过程中，尤其是深层神经网络中，每层输入的数据分布可能会随着训练的进行而发生变化，这种现象被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。BatchNorm通过在每一层的输入（通常是线性变换之后，激活函数之前）应用规范化处理来减轻这个问题。BatchNorm是一种有效的深度学习技术，它通过规范化