bn層的位置位于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的卷積層之后全闷，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理躺翻，避免數(shù)據(jù)在進行下一步處理（卷積或激活函數(shù)）時因數(shù)據(jù)過大造成過擬合鸠项，導致網(wǎng)絡性能不穩(wěn)定饼暑，bn的函數(shù)數(shù)學原理如下：
bn的參數(shù)有：
num_features：輸入?yún)?shù)是batch_size*num_features*height*width,即為其中特征的數(shù)量。
bn的結果就是代表卷積層數(shù)據(jù)經(jīng)過正則化層之后得到的網(wǎng)絡層數(shù)據(jù)
