Batch Normalization在神经网络中的作用是通过在每一层的输入上进行归一化处理，使得网络中每一层的输入都具有相似的分布，从而加快网络的训练速度并提高网络的泛化能力。具体来说，Batch Normalization可以解决以下问题：
加速收敛：通过将每一层的输入进行归一化处理，可以加速网络的收敛速度，减少训练时间。
减少梯度消失和爆炸：Batch Normalization能够使得每一层的输入有相似的分布，从而减少梯度消失和梯度爆炸的问题。
改善网络的泛化能力：通过减少内部协变量偏移，Batch Normalization可以提高网络的泛化能力，减少过拟合的风险。
总的来说，Batch Normalization可以提高神经网络的训练速度和性能，使得网络更加稳定和可靠。