BN（Batch Normalization）层：BN层的作用是对神经网络的输入进行标准化处理，以加速神经网络的训练过程。通过对每个mini-batch的输入进行标准化，可以减少网络内部的协变量偏移，提高网络的收敛速度和稳定性。
Scale层：Scale层通常与BN层一起使用，用于对BN层输出的标准化结果进行缩放和平移操作，以恢复神经网络的表达能力。Scale层可以学习到每个特征的缩放系数和偏置量，使得神经网络可以更好地适应不同的数据分布。
ReLU（Rectified Linear Unit）层：ReLU层是一种激活函数，常用于神经网络的隐藏层。ReLU函数可以将小于0的输入值置为0，保持大于0的输入值不变，从而引入非线性因素，提高神经网络的表达能力和拟合能力。ReLU函数还具有稀疏性和抑制过拟合的作用，能够加速神经网络的训练过程并提高性能。