Batch Normalization (BN) 是一種在深度學習中廣泛使用的技術，其主要作用包括：
解決梯度消失和梯度爆炸問題：通過歸一化每個層的輸入，使輸入的均值接近零，方差接近1，有助於緩解梯度消失和梯度爆炸的問題，這可以使得網路在訓練過程中更加穩定。
收斂加速：由於每層的輸入都經過歸一化，網路不需要等待前面的層逐漸穩定，可以更快地適應訓練數據，從而加快訓練收斂速度。
提高模型泛化能力：BN具有一定的正則化效果，減少了模型對訓練數據的過擬合風險，有助於提高模型的泛化能力。
允許較高的學習率：BN的歸一化效果使得可以使用更高的學習率進行訓練，從而更快地收斂到較好的模型。
抑制協變數轉移：當深層網路的參數更新時，每層的輸入分布可能會發生變化，這被稱為協變數轉移。BN通過將每層的輸入歸一化到固定的均值和方差，抑制了協變數轉移，有助於模型的穩定性。
使激活函式的輸入落在梯度較大的區域：這可以有效的避免梯度消失，加快網路的收斂。
降低了層與層之間的依賴關係：加入BN後，當前層接收的是一些規範化的數據，這使得模型參數更新更加獨立，減少了層之間的依賴。
使得整個損失函式的景觀更為平滑：這有助於模型更平穩地進行訓練。
總的來說，Batch Normalization是一種非常有效的技術，被廣泛套用於深度學習模型中，尤其是在視覺相關模型中，它能夠顯著提高模型的訓練效率和泛化能力。