BatchNormalization是一种常用的正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程并提高模型的泛化能力。它的作用是通过对每个minibatch的输入数据进行归一化处理，使得每个特征的均值接近于0，方差接近于1，从而提高模型的稳定性和收敛速度。
BatchNormalization的主要作用包括：
- 加速训练：BatchNormalization可以减少深度神经网络的内部协变量偏移，使得每层的输入分布更稳定，从而加快模型的训练速度。
- 提高泛化能力：BatchNormalization可以降低模型在训练集上的过拟合风险，从而提高模型在测试集上的泛化能力。
- 降低梯度消失或爆炸：BatchNormalization可以缓解深度神经网络中梯度消失或梯度爆炸的问题，使得模型更容易优化。
- 允许使用更高的学习率：由于BatchNormalization使得模型更稳定，因此可以使用更大的学习率，加快模型的收敛速度。
- 减少对其他正则化技术的依赖：BatchNormalization本身就具有正则化的效果，可以减少对Dropout等其他正则化技术的依赖。