batchnorm的原理
    Batch normalization（批标准化）是一种用于深度学习神经网络的技术，旨在加速训练过程并提高模型的准确性。其原理如下：
    1. 标准化，在神经网络的每一层中，对每个神经元的输入进行标准化处理，即通过减去均值并除以标准差，使得输入数据的均值为0，标准差为1。
    2. 加速训练，通过标准化输入数据，可以加速神经网络的训练过程。这是因为标准化后的数据更容易被优化算法（如梯度下降）处理，从而加快收敛速度。正则化标准化
    3. 减少梯度消失问题，标准化可以减少梯度消失问题，使得神经网络更容易训练和优化。
    4. 正则化，Batch normalization 也可以被看作一种正则化方法，因为它可以减少模型的过拟合。
    总之，Batch normalization 的原理在于对神经网络的每一层输入进行标准化处理，从而加速训练过程，减少梯度消失问题，并提高模型的准确性。

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