前言
当我们用一些数据做一个预测系统时，我们首先需要对数据进行预处理，例如标准化、正则化、滑动窗口等，比如常用的Z-score、最大最小标准化，它能将数据转化为同一个量级，这样的话能够保证数据的稳定性、可比性。
这些标准化方法在浅层神经网络中已经足够使用，效果已经很不错。但是在深度学习中，网络越来越深，使用这些标准化方法就难以解决相应的问题。
为什么需要批量归一化？
在训练过程中，每层输入的分布不断的变化，这使得下一层需要不断的去适应新的数据分布，在深度神经网络中，这让训练变得非常复杂而且缓慢。对于这样，往往需要设置更小的学习率、更严格的参数初始化。通过使用批量归一化(Batch Normalization, BN)，在模型的训练过程中利用小批量的均值和方差调整神经网络中间的输出，从而使得各层之间的输出都符合均值、方差相同高斯分布，这样的话会使得数据更加稳定，无论隐藏层的参数如何变化，可以确定的是前一层网络输出数据的均值、方差是已知的、固定的，这样就解决了数据分布不断改变带来的训练缓慢、小学习率等问题。
在哪里使用批量归一化？
批量归一化是卷积神经网络中一个可选单元，如果使用BN能够保证训练速度更快，同时还可以具备一些正则化功能。
在卷积神经网络中卷积层和全连接层都可以使用批量归一化。
对于卷积层，它的位置是在卷积计算之后、激活函数之前。对于全连接层，它是在仿射变换之后，激活函数之前，如下所示：
conv_1 = tf.nn.conv2d() norm_1 = tf.nn.batch_normalization(conv_1) relu_1 = tf.nn.relu(norm_1) pool_1 = tf.nn.max_pool(relu_1)
以卷积层为例，网络架构的流程为：
- 卷积运算
- 批量归一化
- 激活函数
- 池化
批量归一化
在讲批量归一化之前，首先讲一下数据标准化处理算法Z-score。Z-score标准化也成为标准差标准化，它是将数据处理成均值为0，方差为1的标准正态分布，它的转化公式为，
其实批量归一化在思想上和Z-score是有很多共通之处的。
在深度学习训练过程中会选取一个小批量，然后计算小批量数据的均值和方差，
然后对数据进行归一化处理，
下面看一下原文中批量归一化的算法步骤：
- 获取每次训练过程中的样本
- 就算小批量样本的均值、方差
- 归一化
- 拉伸和偏移
这里要着重介绍一下最后一步尺度变换(scale and shift)，前面3步已经对数据进行了归一化，为什么还需要拉伸和偏移呢？因为经过前三步的计算使得数据被严格的限制为均值为0、方差为1的正态分布之下，这样虽然一定程度上解决了训练困难的问题，但是这样的严格限制网络的表达能力，通过加入拉伸和偏移这两个参数可以使得数据分布的自由度更高，网络表达能力更强。另外，这两个参数和其他参数相同，通过不断的学习得出。
tensorflow中BN的使用
在tensorflow中可以直接调用批量归一化对数据进行处理，它的函数为，
tf.nn.batch_normalization(x, mean, variance, offset, scale, variance_epsilon, name=None)
来解释一下函数中参数的含义：
- x：输入的数据，可以是卷积层的输出，也可以是全连接层的输出
- mean：输出数据的均值
- variance：输出数据的方差
- offset：偏移，就是前面提到的beta
- scale：缩放，前面提到的gamma
- variance_epsilon：一个极小的值，避免分母为0
