在实际训练过程中，经常出现隐含层因数据分布不均，导致梯度消失或不起作用的情况。如采用sigmoid函数或tanh函数为激活函数时，如果数据分布在两侧，这些激活函数的导数就接近于0。这样一来，BP算法得到的梯度也就消失了。
如何解决这个问题？
Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位学者提出了批标准化（BatchNormalization）方法。Batch Normalization不仅可以有效地解决梯度消失问题，而且还可以让调试超参数更加简单，在提高训练模型效率的同时，还可让神经网络模型更加“健壮”。
那么Batch Normalization是如何做到这些的呢？
首先，我们介绍一下BN的算法流程。
输入：微批次（mini-batch）数据：B={x1,x2,…,xm}
学习参数：γ,β类似于权重参数，可以通过梯度下降等算法求得。
其中xi并不是网络的训练样本，而是指原网络中任意一个隐藏层激活函数的输入，这些输入是训练样本在网络中前向传播得来的。
输出：{yi=NBγ,β(xi)}
BN是对隐藏层的标准化处理，它与输入的标准化处理NormalizingInputs是有区别的。
Normalizing Inputs是使所有输入的均值为0，方差为1。
而Batch Normalization可使各隐藏层输入的均值和方差为任意值。
实际上，从激活函数的角度来看，如果各隐藏层的输入均值在靠近0的区域，即处于激活函数的线性区域，这样不利于训练好的非线性神经网络，而且得到的模型效果也不会太好。
式（5-6）就起这个作用，当然它还有将归一化后的x还原的功能。
那么BN一般用在哪里呢？
BN应作用在非线性映射前，即对x=Wu+b做规范化时，在每一个全连接和激励函数之间。
何时使用BN呢？
一般在神经网络训练时遇到收敛速度很慢，或梯度爆炸等无法训练的状况时，可以尝试用BN来解决。另外，在一般情况下，也可以加入BN来加快训练速度，提高模型精度，还可以大大地提高训练模型的效率。
BN具体功能如示:
1）可以选择比较大的初始学习率，让训练速度飙升。之前还需要慢慢地调整学习率，甚至在网络训练到一半的时候，还需要想着学习率进一步调小的比例选择多少比较合适。现在我们可以采用初始很大的学习率，然而学习率的衰减速度也很快，因为这个算法收敛很快。当然，这个算法即使你选择了较小的学习率，也比以前的收敛速度快，因为它具有快速训练收敛的特性。
2）不用再去理会过拟合中Dropout、L2正则项参数的选择问题，采用BN算法后，你可以移除这两项参数，或者可以选择更小的L2正则约束参数了，因为BN具有提高网络泛化能力的特性。
3）再也不需要使用局部响应归一化层。
4）可以把训练数据彻底打乱。
