看到過很多人解釋bn層的帖子，綜合了一下，加上自己的理解，記錄下我對bn層的理解。
bn層的計算步驟如下圖所示：
計算每乙個batch的均值；
計算每乙個batch的方差；
使用1和2中計算得到的均值和方差，對資料進行歸一化操作，獲得0~1分布；
尺度變換與偏移：歸一化之後的
（尺度因子和平移因子）
bn層的本質是利用變化改變方差大小和均值位置，使資料更加符合真實資料的分布，保證了模型的非線性表達能力。
bn是在batch的維度上進行norm，歸一化維度為[n,h,w]，對batch中的channel做歸一化。
即：第乙個樣本的第乙個通道，加上第二個樣本的第乙個通道，。。。，第n個樣本的第乙個通道，得到第乙個通道的均值（除以nhw而不是單純除以n，最後得到的是代表這個batch的第乙個通道的平均值的數字，而不是乙個hw的矩陣）。同樣的方法求出方差。
訓練時，每個batch的均值和方差由滑動平均值的方法得到。
使得每層輸入資料的分布相對穩定，加速模型收斂速度；
減少對網路初始化的依賴，有一定的正則化效果；
改善網路的梯度，允許更大的學習率；
對網路的引數不太敏感，簡化調參過程（不太確信）。
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