批量归一化是一种用于改善神经网络训练的技术，通过稳定和加速学习过程来实现。它的工作原理是在训练期间规范化网络每一层的输入。具体来说，对于每个 mini-batch 数据，批量归一化会调整层的激活值，使其平均值为零，方差为一。这是通过减去 batch 均值并除以 batch 标准差来完成的，然后使用学习到的参数（gamma 和 beta）对结果进行缩放和偏移。这个过程减少了内部协变量偏移——即训练期间层输入分布的变化——这种变化会迫使层不断适应新的输入分布，从而减慢学习速度。
批量归一化的主要优点包括更快的训练速度和更高的模型稳定性。通过规范化层输入，它降低了梯度变得过大或过小（梯度爆炸或梯度消失）的可能性，从而允许使用更高的学习率。例如，在卷积神经网络（CNN）中，在卷积层之后、激活函数（如 ReLU）之前应用批量归一化可以加快收敛。此外，批量归一化还起到轻微的正则化作用，因为 mini-batch 统计引入的噪声减少了过拟合。然而，它在所有情况下并不能完全取代 dropout 或其他正则化技术。在推理阶段，模型不使用 mini-batch 统计，而是使用总体估计（均值和方差的运行平均值）来保持一致性。
从实践角度来看，在大多数深度学习框架中实现批量归一化非常简单。例如，在 TensorFlow 中，你可以在全连接层或卷积层之后添加一个 tf.keras.layers.BatchNormalization 层。开发者应该注意，批量归一化会引入额外的超参数，例如用于更新运行平均值的 momentum，但这些通常在使用默认设置时也能很好地工作。一个常见的陷阱是使用非常小的 batch size，这可能导致均值和方差估计不准确，从而降低性能。批量归一化在深层网络或使用 ResNet 等复杂架构进行训练时特别有用，因为它有助于在许多层中保持稳定的梯度。虽然它增加的计算开销很小，但其对训练速度和模型性能的影响使其成为现代神经网络设计中广泛采用的工具。