keras里BatchNormalization有什么作用

BatchNormalization在训练深度神经网络时，通过对每个batch的输入进行规范化，可以加速网络的训练，提高模型的精确度，并防止过拟合。BatchNormalization的作用如下：

1. 数据标准化：BatchNormalization对每个batch的特征进行标准化，使得数据分布更加稳定，减少了网络的过拟合风险。

2. 加速收敛：因为每个batch的数据都被标准化了，网络的梯度下降迭代过程更加平稳，可以加速网络的收敛。

3. 改善梯度消失和梯度爆炸问题：BatchNormalization可以解决梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更好地训练。

4. 提高模型精度：BatchNormalization可以有效地提高模型的精度，尤其是对于深度网络和复杂网络结构来说，效果更加显著。