Batch Normalization（BN）是深度学习领域最重要的技巧之一，最早由Google的研究人员提出。这个技术可以大大提高深度学习网络的收敛速度。简单来说，BN就是将每一层网络进行归一化，就可以提高整个网络的训练速度，并打乱训练数据，提升精度。但是，BN的使用可以在很多地方，很多人最大的困惑是放在激活函数之前还是激活函数之后使用，著名机器学习领域的博主Santiago总结了这部分需要注意的内容。

Batch Normalization（BN）是一种深度学习的layer（层）。它可以帮助神经网络模型加速训练，并同时使得模型变得更加稳定。尽管BN的效果很好，但是它的原理却依然没有十分清晰。本文总结一些相关的讨论，来帮助我们理解BN背后的原理。