Batch Normalization 在深度學習網絡設計過程中是一個較為常用技巧，如著名的ResNet 算法，Batch Normalization 貫穿在始終，具體如下：
ResNet 基本結構，其中
BasicBlock應用與ResNet-18、ResNet-34模型，BottleNeck應用與ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152模型
Batch Normalization 之是以有效，分析原因主要有如下兩點：
1.通過對隐藏層各神經元的輸入做類似的标準化處理，提高神經網絡訓練速度
2.可以使前面層的權重變化對後面層造成的影響減小，整體網絡更加健壯
關于第一點，對資料批量縮放之後，能加快網絡收斂速度；關于第二點，如果實際應用樣本和訓練樣本的資料分布不同我們稱發生了「Covariate Shift」。這種情況下，一般要對模型進行重新訓練。Batch Normalization 的作用就是減小 Covariate Shift 所帶來的影響，讓模型變得更加健壯，魯棒性(Robustness)更強。
由于每個 Mini-Batch 而非整個資料集上計算均值和方差，隻由這一小部分資料估計得出的均值和方差會有一些噪聲，類似于 Dropout，這種噪聲會使得神經元不會再特别依賴于任何一個輸入特征；減小過拟合。吳恩達老師也提醒大家，不要将 Batch Normalization 作為正則化的手段，而是當作加速學習的方式。正則化隻是一種非期望的副作用。
下面給出Batch Normalization 計算方式：
Bach Normalization 算法
公式中λ，β 是待學習參數；
上面部分可能是絕大多數人的認知，Batch Normalization 潛藏在其中的細節問題是在測試(推理)時候，均值和方差如何選取？
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift》 paper 給出的計算方式如下：
其中的均值是每個batch的均值的均值，方差是每個batch的無偏估計量。但是在pytorch具體實作是采用以上所說的滑動平均值方法計算的，pytorch 中滑動均值和方差采取了權重平均的方式，計算如下：
設定α權重，上一個batch 的均值μ，δ 與目前均值進行權重平均，得到新的μ，δ
是以最後一旦整個訓練階段完成，BN層中的所有參數也就固定下來，然後直接用于測試推理.
總結：本文介紹了Batch Normalization 的在深度學習神經網絡設計中的作用，從論文中給出了相關計算方式，但是很多人忽略的細節問題是推理過程中均值和方差是如何确定的，論文中和實際架構中的方式也有一定的差别，本文重點闡述了這個問題，希望得到大家的重視。