Keras.layers.BatchNormalization的批归一化方法

“批归一化”在2015年被谷歌Sergey Ioffe和Charistian Szegedy提出，用于解决“协变量偏移”的问题，经过批归一化现在已经被封装在Keras中，我们没必要多虑其实现的方法，但仍需要知道其重要含义。

“批归一化”的最重要的作用是归一化特征的尺度。引用Jakub和vladimir的经典例子来讲：一个家庭的支出可能取决于家庭的年收入与家庭人口，如果称“年收入”与“人口”为特征的话，那么两个特征的尺度差异是巨大的—因为家庭收入增加10元，并不会严重影响家庭支出，但是如果家庭人口增加十人，那就会大幅增加家庭的支出了。

因此，在小批量训练数据时，应该对每层的输入都进行一次批归一化。

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