批量归一化固定小批量中的均值和方差，然后
学习出适合的偏移和缩放；
可以加速收敛速度（比如以前
学习率是0.01，现在用了批量归一化后，可以调到0.1）
不会出现之前：
学习率太大的话，上面 (靠近损失的梯度) 会炸掉；
不会出现之前：
学习率太小的话，下面 (靠近数据的模型参数) 会学不动；
每一个层的输出都通过均值方差放在一起了，上下层的分布都差不多是正态分布；
但一般不改变模型精度
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