BatchNormalization层是在神经网络中用于提高训练速度和稳定性的一种技术。它通过标准化每个批次的输入数据，使得神经网络更容易学习并加快训练过程。具体作用如下：
加速训练：使用BatchNormalization层可以加速神经网络的训练过程，因为它可以使得每个批次的数据都以相同的分布进行训练，从而减少了训练时间。
改善梯度消失问题：BatchNormalization可以减少梯度消失问题，使得神经网络更容易学习深层特征。
提高模型的泛化能力：通过标准化输入数据，BatchNormalization可以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
增加网络的非线性表达能力：BatchNormalization层可以使得网络更加稳定，从而可以更好地利用非线性激活函数。
总之，BatchNormalization层可以有效改善神经网络的训练速度和稳定性，提高模型的泛化能力，是一种常用的神经网络优化技术。
