keras.layers.normalization.BatchNormalization()
该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1
BN层的作用
(1)加速收敛
（2）控制过拟合，可以少用或不用Dropout和正则
（3）降低网络对初始化权重不敏感
（4）允许使用较大的学习率
机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。
BN不是凭空拍脑袋拍出来的好点子，它是有启发来源的：之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化（Whiten）操作的话——所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布——那么神经网络会较快收敛，