Caffe的BN层是指Batch Normalization（批量归一化）层，它是一种用于加速深度学习训练的技术。BN层通过在每一个mini-batch的数据上进行归一化操作，将数据的均值和方差进行调整，从而减少网络训练过程中的内部协变量转换（Internal Covariate Shift），加快训练速度，提高模型的收敛速度和精度。BN层通常被添加在卷积层或全连接层之后，用于对网络中间层的输入数据进行归一化处理。