批标准化（Batch Normalization）是一种用于深度学习模型中的正则化方法，它的作用有以下几点：
加速收敛：批标准化有助于加速模型的收敛速度，使得模型在较短的时间内达到较好的性能。
减少梯度消失和梯度爆炸问题：通过对每个批次的数据进行标准化，批标准化可以帮助减少梯度消失和梯度爆炸问题，使得神经网络更加稳定。
提高模型的泛化能力：批标准化可以增加模型对不同数据分布的适应能力，提高模型的泛化能力。
减少对初始化参数的依赖：批标准化可以减少对初始化参数的敏感性，使得训练更加稳定。
总的来说，批标准化在深度学习模型中起到了稳定、加速和提高泛化能力的作用。
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