BN层分批归一化的作用是

加速训练：通过对每个批次的数据进行归一化，可以使得神经网络的训练更加稳定和快速，因为归一化可以使得输入数据的分布更加平稳，减少了梯度消失或爆炸的问题。

提高模型的泛化能力：BN层可以减少模型对输入数据的依赖性，使得模型对输入数据的小变化不敏感，从而提高模型的泛化能力。

防止过拟合：BN层的随机性可以增加模型的鲁棒性，防止过拟合。

使得神经网络更深：BN层可以使得神经网络更深，因为它可以减少梯度消失或爆炸的问题，从而使得神经网络更加容易训练和优化。