bn层分批次归一化的原因

BN层的主要目的是使神经网络在训练过程中更加稳定和快速收敛。而分批次归一化是为了解决在大型神经网络中，单次训练的数据量过大，导致内存不足的问题。

具体来说，分批次归一化将每个批次的数据进行归一化处理，使得每个批次的数据分布更加均匀，从而增加了网络的稳定性和泛化能力。同时，由于每个批次的数据量较小，可以减少内存占用，提高训练速度。

因此，BN层分批次归一化的原因是为了提高神经网络的稳定性、泛化能力和训练速度。